Low-res two-view results

This table lists the benchmark results for the low-res two-view scenario. This benchmark evaluates the Middlebury stereo metrics (for all metrics, smaller is better):

bad 0.5, 1.0, 2.0, 4.0 [%]: Fraction of pixels with errors larger than the given number of disparities.
Average error [px]: The per-pixel average disparity error.
Root mean square error [px]: The per-pixel root mean square disparity error.
50%, 90%, 95%, 99% error quantile [px]: The highest disparity error within the given percentage of best pixels (for 50%, this is the median error).
Time [s]: The runtime of the method.

The mask determines whether the metric is evaluated for all pixels with ground truth, or only for pixels which are visible in both images (non-occluded).
The coverage selector allows to limit the table to results for all pixels (dense), or a given minimum fraction of pixels.

Methods with suffix _ROB may participate in the Robust Vision Challenge.

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Method	all	lakes. 1l	lakes. 1s	sand box 1l	sand box 1s	stora. room 1l	stora. room 1s	stora. room 2l	stora. room 2s	stora. room 2 1l	stora. room 2 1s	stora. room 2 2l	stora. room 2 2s	stora. room 3l	stora. room 3s	tunnel 1l	tunnel 1s	tunnel 2l	tunnel 2s	tunnel 3l	tunnel 3s

MatchStereo	0.20 11	0.20 162	1.30 105	0.03 114	0.00 1	0.18 5	0.00 1	1.14 80	0.78 85	0.01 5	0.02 2	0.05 87	0.07 191	0.21 20	0.09 21	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

BridgeDepth_RVC	0.12 2	0.20 162	0.39 2	0.00 1	0.00 1	0.32 10	0.00 1	0.25 5	0.90 145	0.01 5	0.03 85	0.04 63	0.03 94	0.13 7	0.10 31	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MonSter++	0.23 13	0.06 1	0.46 6	0.01 14	0.00 1	0.56 49	0.00 1	0.24 3	0.79 90	0.00 1	0.02 2	0.02 10	0.02 55	0.30 53	0.29 168	0.00 1	0.55 400	0.00 1	0.23 497	0.00 1	1.04 456

HiDET	0.30 38	0.06 1	0.54 14	0.02 72	0.00 1	1.13 164	0.00 1	0.62 39	0.80 99	0.01 5	0.02 2	0.03 42	0.04 123	0.58 149	0.51 284	0.00 1	0.48 384	0.00 1	0.19 469	0.00 1	0.98 449

LCMNet	0.31 41	0.06 1	0.51 10	0.03 114	0.00 1	1.14 174	0.00 1	0.50 26	0.80 99	0.14 78	0.02 2	0.02 10	0.05 148	0.58 149	0.55 299	0.00 1	0.55 400	0.00 1	0.20 475	0.00 1	1.08 463

CSFM-Stereo	0.28 31	0.07 6	0.41 4	0.02 72	0.00 1	1.12 157	0.00 1	0.38 16	0.80 99	0.01 5	0.02 2	0.02 10	0.04 123	0.37 73	0.46 261	0.00 1	0.56 404	0.00 1	0.19 469	0.00 1	1.12 466

GEAStereo	0.55 139	0.17 111	1.02 73	0.79 504	0.97 521	1.12 157	0.00 1	1.12 78	0.66 60	0.41 190	0.03 85	0.01 1	0.03 94	0.46 102	0.74 342	0.06 521	1.05 526	0.00 1	0.00 1	0.17 432	2.11 562

BridgeDepth	0.16 5	0.22 182	0.52 13	0.02 72	0.01 103	0.80 57	0.00 1	0.20 1	0.81 107	0.08 51	0.02 2	0.09 149	0.04 123	0.23 28	0.10 31	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 112	0.00 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
GSStereo	0.72 213	0.17 111	1.02 73	0.69 481	0.97 521	1.12 157	0.00 1	4.07 333	1.22 241	0.35 168	0.03 85	0.01 1	0.03 94	0.46 102	0.74 342	0.03 496	0.93 486	0.00 1	0.30 537	0.17 432	2.11 562

GS-Stereo							0.00 1	4.07 333	1.22 241	0.35 168	0.03 85	0.01 1	0.03 94	0.46 102	0.74 342	0.03 496	0.93 486	0.00 1	0.30 537	0.17 432	2.11 562

DLNR-FE	23.34 610	50.30 615	88.66 618	97.22 629	95.16 627	1.20 202	0.00 1	20.93 603	0.64 56	0.06 40	0.02 2	0.03 42	0.02 55	4.49 381	0.25 149	32.41 614	0.96 503	0.00 1	0.27 525	72.72 622	1.47 494

252Zero-FE	0.35 52	0.11 49	0.89 44	0.02 72	0.12 303	0.35 21	0.00 1	0.39 17	1.27 273	1.18 321	0.04 114	0.03 42	0.00 1	0.35 71	0.46 261	0.00 1	1.00 517	0.00 1	0.30 537	0.01 46	0.50 346

MonStereo	0.42 85	0.09 22	0.95 62	0.01 14	0.07 252	0.51 43	0.00 1	2.61 179	0.82 116	0.10 60	0.02 2	0.05 87	0.01 19	0.58 149	0.37 222	0.00 1	0.93 486	0.00 1	0.34 549	0.00 1	0.88 434

Wavelet-MonSter	0.33 48	0.08 14	1.15 90	0.03 114	0.02 171	0.92 75	0.00 1	0.24 3	0.71 70	0.26 146	0.02 2	0.02 10	0.02 55	0.56 141	0.54 296	0.00 1	0.94 497	0.00 1	0.25 513	0.00 1	0.81 421

DA	0.72 213	0.18 121	1.34 107	0.45 411	0.83 501	1.27 251	0.00 1	3.95 310	1.37 322	0.17 92	0.48 300	0.12 166	0.06 172	0.71 195	0.23 134	0.00 1	1.02 522	0.00 1	0.00 1	0.01 46	2.15 568

Monster-pub-eth3d	0.42 85	0.09 22	0.95 62	0.01 14	0.06 237	0.51 43	0.00 1	2.62 181	0.82 116	0.11 65	0.02 2	0.05 87	0.01 19	0.59 160	0.37 222	0.00 1	0.93 486	0.00 1	0.34 549	0.00 1	0.88 434

Replicate-Monster	0.60 160	0.15 78	6.18 526	0.01 14	0.14 314	1.02 91	0.00 1	0.68 43	0.93 155	0.18 100	0.02 2	0.02 10	0.00 1	0.56 141	0.23 134	0.11 536	1.02 522	0.00 1	0.12 424	0.01 46	0.66 385

GGEV	0.72 213	0.18 121	1.34 107	0.45 411	0.83 501	1.27 251	0.00 1	3.95 310	1.37 322	0.17 92	0.48 300	0.12 166	0.06 172	0.71 195	0.23 134	0.00 1	1.02 522	0.00 1	0.00 1	0.01 46	2.15 568

FlowAnything_test	0.14 3	0.15 78	0.40 3	0.01 14	0.01 103	1.12 157	0.00 1	0.63 41	0.21 4	0.09 57	0.03 85	0.01 1	0.00 1	0.06 2	0.06 11	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 280	0.04 57

S2M2_XL	0.08 1	0.29 230	0.54 14	0.07 211	0.00 1	0.08 1	0.00 1	0.33 10	0.09 1	0.01 5	0.02 2	0.01 1	0.00 1	0.09 5	0.10 31	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
water-stereo	0.31 41	0.26 206	2.15 270	0.06 192	0.02 171	1.03 95	0.00 1	0.46 23	0.39 23	0.20 119	0.08 165	0.06 111	0.06 172	0.34 69	0.33 188	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 331	0.02 112	0.68 396

asda	0.39 70	0.11 49	0.90 48	0.02 72	0.01 103	1.13 164	0.00 1	1.80 126	0.95 166	0.23 135	0.07 158	0.04 63	0.08 206	0.52 127	0.12 47	0.00 1	0.97 511	0.00 1	0.22 491	0.00 1	0.67 389

asd	0.29 32	0.09 22	1.00 71	0.02 72	0.07 252	1.04 102	0.00 1	0.30 8	0.92 150	0.22 130	0.13 189	0.04 63	0.05 148	0.46 102	0.13 58	0.00 1	0.78 444	0.00 1	0.01 331	0.00 1	0.62 378

qwe	0.39 70	0.10 35	1.00 71	0.01 14	0.08 265	1.03 95	0.00 1	1.89 135	0.94 161	0.23 135	0.19 214	0.02 10	0.01 19	0.43 94	0.10 31	0.00 1	0.92 478	0.00 1	0.23 497	0.00 1	0.52 351

depthmonostereo	0.43 93	0.34 257	2.49 329	0.10 258	0.00 1	1.05 112	0.00 1	0.69 44	0.29 15	0.06 40	0.03 85	0.55 252	0.28 321	2.10 298	0.27 161	0.00 1	0.03 284	0.00 1	0.00 1	0.02 112	0.29 278

2.25w	0.41 81	0.10 35	1.07 79	0.02 72	0.00 1	1.04 102	0.00 1	2.10 154	0.93 155	0.20 119	0.02 2	0.02 10	0.01 19	0.53 132	0.33 188	0.00 1	0.96 503	0.00 1	0.27 525	0.00 1	0.67 389

4.25_new	0.39 70	0.10 35	0.89 44	0.02 72	0.01 103	1.06 118	0.00 1	1.80 126	0.95 166	0.29 156	0.11 178	0.03 42	0.05 148	0.51 122	0.31 178	0.00 1	0.96 503	0.00 1	0.23 497	0.00 1	0.55 361

4.5w_new	0.39 70	0.10 35	0.89 44	0.02 72	0.01 103	1.06 118	0.00 1	1.80 126	0.95 166	0.29 156	0.11 178	0.03 42	0.05 148	0.51 122	0.31 178	0.00 1	0.96 503	0.00 1	0.23 497	0.00 1	0.55 361

4.5_new	0.37 61	0.08 14	0.91 50	0.03 114	0.01 103	0.94 81	0.00 1	1.73 117	0.98 182	0.28 152	0.17 197	0.03 42	0.01 19	0.54 135	0.10 31	0.00 1	0.97 511	0.00 1	0.13 427	0.00 1	0.51 348

4.5w-stereo	0.37 61	0.08 14	0.91 50	0.03 114	0.01 103	0.94 81	0.00 1	1.73 117	0.98 182	0.28 152	0.17 197	0.03 42	0.01 19	0.54 135	0.10 31	0.00 1	0.97 511	0.00 1	0.13 427	0.00 1	0.51 348

4.25w-stereo	0.39 70	0.10 35	0.89 44	0.02 72	0.01 103	1.06 118	0.00 1	1.80 126	0.95 166	0.29 156	0.11 178	0.03 42	0.05 148	0.51 122	0.31 178	0.00 1	0.96 503	0.00 1	0.23 497	0.00 1	0.55 361

4w-stereo	0.40 79	0.07 6	1.09 84	0.01 14	0.13 308	0.80 57	0.00 1	1.75 122	0.96 173	0.21 125	0.02 2	0.02 10	0.05 148	0.52 127	0.31 178	0.00 1	0.93 486	0.00 1	0.28 533	0.00 1	0.74 412

2.5w	0.43 93	0.11 49	1.06 78	0.01 14	0.00 1	1.05 112	0.00 1	2.59 177	0.98 182	0.20 119	0.02 2	0.02 10	0.02 55	0.41 86	0.14 67	0.00 1	1.02 522	0.00 1	0.27 525	0.00 1	0.76 414

2.75w_new	0.45 98	0.11 49	1.02 73	0.02 72	0.08 265	1.03 95	0.00 1	2.60 178	0.93 155	0.22 130	0.04 114	0.02 10	0.03 94	0.66 181	0.32 185	0.00 1	0.95 499	0.00 1	0.24 510	0.00 1	0.63 380

3.25w_new	0.37 61	0.10 35	0.92 55	0.02 72	0.09 276	1.02 91	0.00 1	1.86 132	0.96 173	0.15 81	0.06 145	0.02 10	0.02 55	0.30 53	0.14 67	0.00 1	0.91 474	0.00 1	0.20 475	0.00 1	0.67 389

3.25w	0.37 61	0.10 35	0.92 55	0.02 72	0.09 276	1.02 91	0.00 1	1.86 132	0.96 173	0.15 81	0.06 145	0.02 10	0.02 55	0.30 53	0.14 67	0.00 1	0.91 474	0.00 1	0.20 475	0.00 1	0.67 389

3.75w	0.35 52	0.07 6	0.90 48	0.01 14	0.01 103	1.15 178	0.00 1	1.93 141	0.94 161	0.21 125	0.03 85	0.02 10	0.02 55	0.37 73	0.15 74	0.00 1	0.91 474	0.00 1	0.01 331	0.00 1	0.19 215

3.5w_stereo	0.30 38	0.09 22	0.83 34	0.02 72	0.01 103	1.03 95	0.00 1	1.77 123	0.99 186	0.01 5	0.08 165	0.02 10	0.03 94	0.30 53	0.11 39	0.00 1	0.58 410	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 215

3w_stereo	0.41 81	0.09 22	1.15 90	0.03 114	0.09 276	0.79 56	0.00 1	2.32 161	0.94 161	0.16 87	0.02 2	0.03 42	0.03 94	0.48 109	0.29 168	0.00 1	0.98 516	0.00 1	0.21 486	0.00 1	0.58 372

2w_stereo	0.38 69	0.09 22	0.97 67	0.01 14	0.00 1	0.99 88	0.00 1	2.70 184	0.90 145	0.22 130	0.04 114	0.03 42	0.08 206	0.30 53	0.14 67	0.00 1	0.67 422	0.00 1	0.14 431	0.00 1	0.24 255

1w_stereo	0.41 81	0.07 6	0.46 6	0.02 72	0.00 1	1.04 102	0.00 1	3.62 259	0.89 139	0.31 162	0.02 2	0.03 42	0.28 321	0.29 48	0.23 134	0.00 1	0.57 406	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.31 284

monsterstereo	0.49 109	0.15 78	1.07 79	0.06 192	0.00 1	1.07 124	0.00 1	3.55 249	0.86 125	0.39 180	0.02 2	0.02 10	0.02 55	0.45 99	0.42 243	0.00 1	1.08 534	0.00 1	0.33 545	0.00 1	0.33 295

monsters	0.42 85	0.14 74	0.92 55	0.01 14	0.12 303	1.06 118	0.00 1	2.03 148	0.91 148	0.31 162	0.02 2	0.03 42	0.03 94	0.66 181	0.40 238	0.00 1	0.94 497	0.00 1	0.30 537	0.00 1	0.51 348

G2L-ROB	1.11 337	0.99 454	2.89 362	0.01 14	0.01 103	1.48 343	0.00 1	3.88 299	1.64 389	1.53 373	0.08 165	3.19 473	0.01 19	4.82 405	1.38 422	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 379	0.14 170

MLG-Stereo_test3	0.25 18	0.15 78	0.85 37	0.28 374	0.17 333	1.08 132	0.00 1	0.51 27	0.87 128	0.23 135	0.06 145	0.02 10	0.01 19	0.04 1	0.03 4	0.00 1	0.51 390	0.00 1	0.00 1	0.01 46	0.16 191

MLG-Stereo_test2	0.34 50	0.17 111	0.97 67	0.32 382	0.33 414	1.13 164	0.00 1	0.31 9	1.53 357	0.28 152	0.05 134	0.10 159	0.00 1	0.30 53	0.20 113	0.19 550	0.55 400	0.00 1	0.00 1	0.01 46	0.37 306

MLG-Stereo_test1	0.27 27	0.11 49	1.02 73	0.05 170	0.18 337	1.04 102	0.00 1	0.23 2	1.57 364	0.12 73	0.05 134	0.05 87	0.01 19	0.06 2	0.10 31	0.00 1	0.61 418	0.00 1	0.00 1	0.01 46	0.15 180

MLG-Stereo	0.29 32	0.10 35	0.98 69	0.06 192	0.20 348	1.04 102	0.00 1	0.58 37	1.61 372	0.13 77	0.06 145	0.04 63	0.01 19	0.07 4	0.09 21	0.00 1	0.69 425	0.00 1	0.00 1	0.01 46	0.14 170

LG-G_1	0.39 70	0.16 99	0.91 50	0.26 364	0.18 337	1.30 262	0.00 1	2.08 151	0.92 150	0.38 176	0.06 145	0.05 87	0.01 19	0.21 20	0.15 74	0.00 1	0.49 388	0.00 1	0.00 1	0.01 46	0.69 403

LG-G	0.39 70	0.16 99	0.91 50	0.26 364	0.18 337	1.30 262	0.00 1	2.08 151	0.92 150	0.38 176	0.06 145	0.05 87	0.01 19	0.21 20	0.15 74	0.00 1	0.49 388	0.00 1	0.00 1	0.01 46	0.69 403

LGtest1	0.19 7	0.18 121	0.41 4	0.01 14	0.10 287	0.40 30	0.00 1	0.56 34	0.93 155	0.32 165	0.06 145	0.03 42	0.00 1	0.14 10	0.27 161	0.00 1	0.18 343	0.00 1	0.00 1	0.01 46	0.16 191

LG-Stereo	0.48 107	0.24 193	1.82 194	0.10 258	0.20 348	1.05 112	0.00 1	3.59 255	0.87 128	0.26 146	0.10 173	0.37 224	0.08 206	0.14 10	0.19 107	0.00 1	0.18 343	0.00 1	0.00 1	0.09 319	0.28 277

SGD-Stereo	0.14 3	0.12 59	0.31 1	0.06 192	0.00 1	1.03 95	0.00 1	0.29 7	0.78 85	0.01 5	0.02 2	0.04 63	0.01 19	0.13 7	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 46	0.02 35

HART	0.82 238	0.51 318	2.11 262	0.32 382	0.87 509	0.35 21	0.00 1	3.57 251	1.21 237	0.27 151	2.09 454	0.40 231	0.03 94	0.52 127	0.46 261	0.00 1	1.45 576	0.00 1	0.00 1	0.25 481	1.98 557

MonSter	0.42 85	0.09 22	0.95 62	0.01 14	0.06 237	0.51 43	0.00 1	2.61 179	0.82 116	0.11 65	0.02 2	0.05 87	0.01 19	0.58 149	0.37 222	0.00 1	0.93 486	0.00 1	0.34 549	0.00 1	0.88 434

DEFOM-Stereo	0.19 7	0.24 193	0.63 22	0.08 224	0.00 1	1.05 112	0.00 1	0.36 14	0.82 116	0.00 1	0.02 2	0.05 87	0.03 94	0.28 42	0.11 39	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 46	0.10 138

IGEV-Stereo++	0.42 85	0.07 6	0.79 28	0.17 305	0.28 394	1.13 164	0.00 1	1.98 143	0.41 25	0.31 162	0.04 114	0.02 10	0.03 94	0.56 141	0.30 176	0.00 1	0.73 435	0.00 1	0.00 1	0.04 218	1.55 505

U	1.79 458	0.09 22	1.35 110	0.06 192	7.35 593	10.70 575	0.00 1	0.86 63	0.32 20	0.02 13	0.03 85	0.11 162	0.02 55	0.15 13	0.07 15	0.00 1	0.00 1	9.53 592	5.06 607	0.01 46	0.01 17

RSM++	0.35 52	0.18 121	0.88 41	0.63 464	0.47 444	0.44 36	0.00 1	1.41 89	1.20 228	0.05 36	0.02 2	0.01 1	0.07 191	0.33 67	0.18 97	0.01 454	0.02 273	0.00 1	0.17 455	0.14 393	0.73 409

RSM	0.36 58	0.16 99	0.82 33	0.59 449	0.49 448	0.42 32	0.00 1	1.56 98	1.20 228	0.19 110	0.02 2	0.03 42	0.06 172	0.34 69	0.19 107	0.01 454	0.10 329	0.00 1	0.15 436	0.10 334	0.68 396

test_sample2	0.92 271	0.24 193	1.96 228	0.43 406	0.02 171	1.25 236	0.00 1	4.52 388	1.58 366	1.09 306	0.33 255	0.50 244	0.29 325	3.27 325	0.93 387	0.00 1	0.88 466	0.00 1	0.10 412	0.04 218	1.04 456

test_sample1	0.96 292	0.25 202	1.82 194	0.46 414	0.19 343	1.13 164	0.00 1	4.10 339	1.55 360	1.02 294	0.33 255	0.70 278	0.57 380	3.63 341	0.91 384	0.00 1	0.91 474	0.00 1	0.09 406	0.05 238	1.50 497

MoCha-V2	0.71 205	0.43 286	1.65 146	0.60 451	1.06 535	0.38 27	0.00 1	3.01 214	1.32 303	0.44 195	0.58 321	0.22 206	0.08 206	0.78 209	0.40 238	0.00 1	1.45 576	0.00 1	0.22 491	0.05 238	1.61 517

11t1	0.70 203	0.28 219	1.86 205	0.56 442	0.56 459	1.06 118	0.00 1	2.89 198	1.21 237	0.60 229	0.34 258	0.08 140	0.04 123	0.76 203	0.85 365	0.02 482	1.09 538	0.00 1	0.18 462	0.06 254	1.58 513

DLNR_Zeroshot_test	23.30 609	50.27 614	88.62 617	97.23 630	94.59 626	1.20 202	0.00 1	20.92 602	0.64 56	0.06 40	0.02 2	0.03 42	0.02 55	4.50 384	0.25 149	32.51 615	0.96 503	0.00 1	0.27 525	72.47 621	1.47 494

PCWNet_CMD	0.70 203	0.18 121	2.22 279	0.01 14	0.01 103	1.09 141	0.00 1	3.17 227	1.35 315	0.50 220	0.29 242	2.28 420	1.46 464	1.22 252	0.11 39	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 112	0.19 215

AEACV	0.64 182	0.08 14	1.46 114	0.72 487	0.96 520	1.22 218	0.00 1	1.90 137	0.67 63	0.54 227	0.07 158	0.02 10	0.73 412	0.63 171	0.28 164	0.01 454	0.92 478	0.00 1	0.36 553	0.09 319	2.04 558

ToySt	0.92 271	0.51 318	4.35 462	0.21 335	0.71 493	1.32 276	0.00 1	2.77 191	1.33 306	0.21 125	0.51 305	1.47 356	0.11 242	1.14 241	0.87 370	0.03 496	0.69 425	0.00 1	0.20 475	0.10 334	1.88 549

DCRE	1.01 313	0.54 330	1.52 123	0.30 379	0.99 526	1.31 267	0.00 1	1.69 113	0.71 70	1.12 312	7.77 545	0.74 286	0.02 55	0.28 42	0.45 251	0.00 1	0.71 431	0.00 1	0.25 513	0.02 112	1.78 536

qqq	0.90 265	0.41 282	1.88 214	0.10 258	0.59 470	1.09 141	0.00 1	3.82 283	1.29 288	0.61 231	0.38 274	0.73 283	0.15 268	3.19 323	0.90 381	0.00 1	1.08 534	0.00 1	0.23 497	0.06 254	1.57 508

x	0.80 235	0.39 274	1.80 181	0.66 470	0.50 449	1.02 91	0.00 1	3.61 256	1.34 309	0.65 234	0.34 258	0.53 250	0.14 263	1.21 250	0.91 384	0.00 1	1.09 538	0.00 1	0.20 475	0.06 254	1.59 515

TANstereo	0.37 61	0.50 312	1.62 138	0.03 114	0.01 103	1.16 184	0.00 1	0.56 34	0.53 38	1.05 299	1.38 411	0.06 111	0.05 148	0.45 99	0.07 15	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 35

XX-TBD	0.36 58	0.59 350	1.75 166	0.07 211	0.00 1	1.11 154	0.00 1	0.73 53	0.63 55	0.44 195	1.24 402	0.06 111	0.06 172	0.39 80	0.08 18	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 50

CFNet_pseudo	0.71 205	0.20 162	2.34 301	0.01 14	0.01 103	1.24 228	0.00 1	3.19 230	0.92 150	0.85 264	0.47 298	2.29 424	0.61 386	1.79 290	0.17 92	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 112	0.14 170

XX-Stereo	1.24 371	0.25 202	6.03 521	1.30 547	0.29 396	1.28 257	0.00 1	4.12 344	0.60 51	1.29 338	0.50 302	3.63 490	0.03 94	4.05 359	0.18 97	0.00 1	0.58 410	0.00 1	0.23 497	0.03 184	0.47 339

xxxx	2.26 499	0.43 286	2.30 292	0.01 14	0.68 488	1.47 335	0.00 1	6.56 542	2.32 467	1.56 379	2.07 453	1.07 333	0.06 172	4.81 404	18.87 595	0.00 1	1.11 544	0.00 1	0.21 486	0.06 254	1.65 519

test_xeample	2.27 500	0.46 298	2.25 285	0.10 258	0.69 489	1.48 343	0.00 1	6.24 530	2.46 480	1.83 406	2.40 469	0.37 224	0.07 191	4.49 381	19.55 597	0.00 1	1.11 544	0.00 1	0.21 486	0.07 280	1.65 519

MSMDNet	0.71 205	0.18 121	2.22 279	0.01 14	0.01 103	1.09 141	0.00 1	3.25 232	1.35 315	0.52 224	0.29 242	2.29 424	1.45 461	1.22 252	0.11 39	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 112	0.19 215

ccs_rob	0.71 205	0.20 162	2.35 302	0.00 1	0.01 103	1.24 228	0.00 1	3.17 227	0.91 148	0.82 262	0.45 294	2.28 420	0.63 393	1.78 289	0.18 97	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 112	0.14 170

WQFJA1++	0.97 300	0.08 14	1.95 226	0.42 401	0.52 453	0.54 48	0.01 80	1.45 94	0.70 68	2.71 483	0.02 2	0.19 195	0.00 1	0.45 99	0.61 314	0.21 552	0.89 472	0.00 1	0.33 545	7.76 582	0.53 353

NLSM3	0.39 70	0.30 232	0.85 37	0.04 151	0.00 1	1.23 222	0.01 80	3.70 267	0.85 123	0.02 13	0.04 114	0.06 111	0.14 263	0.10 6	0.15 74	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 46	0.20 235

NLSM1	0.56 145	0.25 202	0.63 22	0.09 243	0.43 432	1.21 213	0.01 80	4.76 419	2.24 458	0.19 110	0.03 85	0.12 166	0.09 223	0.39 80	0.55 299	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 280	0.13 163

FE-Mocha	0.69 201	0.15 78	1.96 228	0.60 451	0.11 293	0.71 51	0.01 80	4.30 372	0.74 79	0.51 222	0.57 314	1.28 347	0.52 371	0.64 175	0.73 340	0.00 1	0.54 397	0.00 1	0.15 436	0.02 112	0.31 284

Monster-pub-mixall	0.27 27	0.17 111	0.74 26	0.01 14	0.01 103	0.35 21	0.01 80	0.42 19	0.31 17	0.17 92	0.02 2	0.04 63	0.00 1	1.16 242	0.44 246	0.00 1	1.01 519	0.00 1	0.15 436	0.01 46	0.44 338

AdaDepth	0.35 52	0.14 74	1.78 178	0.05 170	0.03 194	1.30 262	0.01 80	0.39 17	0.80 99	0.11 65	0.03 85	0.02 10	0.08 206	0.68 186	0.13 58	0.00 1	0.75 440	0.00 1	0.18 462	0.01 46	0.56 366

IGEV	0.23 13	0.07 6	0.46 6	0.01 14	0.00 1	1.10 147	0.01 80	0.37 15	0.87 128	0.22 130	0.02 2	0.02 10	0.02 55	0.18 15	0.31 178	0.00 1	0.57 406	0.00 1	0.19 469	0.00 1	0.19 215

xyz-stereo-finetune	0.60 160	0.59 350	0.99 70	0.03 114	0.00 1	1.34 284	0.01 80	2.57 175	0.94 161	0.07 49	0.07 158	0.09 149	0.04 123	4.28 371	0.82 357	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 112	0.08 101

xyz-stereo	4.49 551	0.31 241	37.34 603	0.02 72	0.01 103	19.38 593	0.01 80	2.42 168	0.53 38	2.00 424	14.43 569	2.64 440	0.14 263	7.36 531	2.92 493	0.00 1	0.01 242	0.23 559	0.00 1	0.05 238	0.09 126

DFGA-Net	1.10 335	2.07 546	4.17 452	0.10 258	0.23 363	1.15 178	0.01 80	2.72 186	0.97 177	1.28 336	1.17 398	0.25 212	0.04 123	5.37 436	2.22 463	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.31 508	0.05 72

S2M2_L	0.17 6	0.18 121	0.83 34	0.02 72	0.01 103	0.32 10	0.01 80	0.52 28	0.78 85	0.00 1	0.14 191	0.03 42	0.01 19	0.37 73	0.16 85	0.00 1	0.01 242	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
MM-Stereo_test2	0.51 116	0.19 152	1.86 205	0.74 494	0.08 265	1.16 184	0.01 80	0.78 58	0.71 70	0.48 214	0.03 85	0.05 87	0.07 191	0.47 106	0.40 238	0.00 1	0.92 478	0.00 1	0.05 381	0.28 498	1.94 555

HI	0.65 184	0.55 331	2.46 324	0.20 329	0.00 1	1.16 184	0.01 80	1.98 143	0.79 90	1.46 363	0.02 2	2.63 437	0.64 396	0.63 171	0.24 145	0.00 1	0.04 292	0.00 1	0.00 1	0.11 357	0.08 101

CoSv	0.65 184	0.55 331	2.46 324	0.20 329	0.00 1	1.16 184	0.01 80	1.98 143	0.79 90	1.46 363	0.02 2	2.63 437	0.64 396	0.63 171	0.24 145	0.00 1	0.04 292	0.00 1	0.00 1	0.11 357	0.08 101

AIO-test2	0.97 300	1.34 503	2.49 329	0.42 401	0.37 418	1.23 222	0.01 80	3.86 291	0.93 155	0.37 172	1.47 420	0.51 247	0.05 148	2.73 310	0.21 123	3.00 580	0.09 325	0.00 1	0.01 331	0.09 319	0.30 280

AIO-test1	0.75 220	0.92 430	2.40 308	0.43 406	0.80 499	1.13 164	0.01 80	3.87 294	0.88 134	0.47 204	0.30 246	0.06 111	0.06 172	2.91 316	0.20 113	0.07 530	0.06 307	0.00 1	0.10 412	0.17 432	0.20 235

fffft	0.31 41	0.31 241	0.88 41	0.02 72	0.00 1	0.92 75	0.01 80	1.72 115	0.80 99	0.02 13	0.03 85	0.04 63	0.01 19	0.41 86	0.34 202	0.00 1	0.04 292	0.00 1	0.00 1	0.19 448	0.39 318
1: 1. 1
mms	0.32 45	0.28 219	0.78 27	0.12 283	0.37 418	0.34 13	0.01 80	0.45 22	0.64 56	0.12 73	0.03 85	0.06 111	0.05 148	0.56 141	0.06 11	0.00 1	0.24 353	0.00 1	0.00 1	0.13 379	2.13 567

fffy	0.33 48	0.35 260	1.42 113	0.21 335	0.46 441	0.34 13	0.01 80	0.94 67	0.20 3	0.04 30	0.03 85	0.06 111	0.01 19	0.22 23	0.17 92	0.00 1	0.56 404	0.00 1	0.00 1	0.13 379	1.39 489

tg	0.50 112	0.58 346	1.09 84	0.02 72	0.00 1	1.28 257	0.01 80	2.04 150	1.24 249	0.11 65	0.41 284	0.73 283	0.11 242	0.48 109	0.12 47	0.00 1	0.51 390	0.00 1	0.00 1	0.34 518	1.00 454

rvit_0105_6	0.46 103	0.36 263	1.89 217	0.01 14	0.00 1	0.83 61	0.01 80	3.37 239	1.92 429	0.06 40	0.05 134	0.09 149	0.02 55	0.27 39	0.13 58	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 46	0.15 180

rvit_0105_5	0.55 139	0.56 341	2.86 361	0.01 14	0.00 1	0.89 69	0.01 80	3.93 306	1.55 360	0.16 87	0.13 189	0.12 166	0.03 94	0.43 94	0.15 74	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 46	0.18 209

rvit_0105_4	0.52 124	0.47 304	2.33 300	0.01 14	0.00 1	0.83 61	0.01 80	3.89 304	1.78 414	0.12 73	0.10 173	0.12 166	0.03 94	0.39 80	0.13 58	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 46	0.13 163

rvit_0105_3	0.62 170	0.70 382	3.40 412	0.01 14	0.00 1	1.12 157	0.01 80	3.96 313	1.58 366	0.16 87	0.38 274	0.11 162	0.03 94	0.70 190	0.17 92	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 112	0.09 126

rvit_105_1	0.76 223	0.75 394	3.75 440	0.01 14	0.00 1	1.16 184	0.01 80	4.13 346	1.51 353	0.24 140	0.31 250	0.14 180	0.04 123	2.70 309	0.32 185	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 218	0.07 94

rvit_stereo_0081	0.26 21	0.24 193	0.80 29	0.00 1	0.00 1	0.73 52	0.01 80	1.39 87	1.43 334	0.11 65	0.02 2	0.03 42	0.02 55	0.28 42	0.08 18	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 46	0.01 17

rvit_stereo_0082	0.26 21	0.24 193	0.80 29	0.00 1	0.00 1	0.73 52	0.01 80	1.39 87	1.43 334	0.11 65	0.02 2	0.03 42	0.02 55	0.28 42	0.08 18	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 46	0.01 17

RAStereo	0.24 16	0.44 290	1.96 228	0.06 192	0.01 103	0.18 5	0.01 80	0.95 68	0.49 35	0.14 78	0.06 145	0.05 87	0.05 148	0.26 38	0.23 134	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 184	0.00 1

rvit_stereo_0080	0.44 95	0.64 370	2.07 250	0.01 14	0.00 1	0.90 71	0.01 80	3.40 240	1.16 210	0.03 21	0.04 114	0.06 111	0.01 19	0.19 16	0.14 67	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 112	0.11 146

AIO-Stereo	0.51 116	0.22 182	0.87 40	0.56 442	0.70 492	0.45 37	0.01 80	1.89 135	1.27 273	0.21 125	0.02 2	0.02 10	0.06 172	0.44 97	0.45 251	0.03 496	0.78 444	0.00 1	0.63 575	0.08 295	1.50 497

rvit_stereo_ft	0.47 104	0.79 404	2.69 345	0.01 14	0.00 1	0.21 8	0.01 80	3.45 244	1.45 340	0.03 21	0.05 134	0.08 140	0.02 55	0.28 42	0.13 58	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 112	0.17 199

DualNet (step1)	1.30 395	0.51 318	3.23 395	0.03 114	0.03 194	2.48 460	0.01 80	4.98 440	1.63 385	1.53 373	0.66 332	0.90 306	1.00 427	2.79 312	0.82 357	0.68 560	0.97 511	1.79 578	1.08 589	0.02 112	0.82 422

test_sample9	2.75 513	0.51 318	3.23 395	0.03 114	0.03 194	2.48 460	0.01 80	4.98 440	1.63 385	1.53 373	0.66 332	0.90 306	1.00 427	6.14 465	10.04 565	0.68 560	17.48 614	1.79 578	1.08 589	0.02 112	0.82 422

test_sample8	3.98 538	0.51 318	3.23 395	0.03 114	0.03 194	2.48 460	0.01 80	5.07 448	1.50 352	6.62 554	0.90 372	14.02 577	7.06 570	6.14 465	10.04 565	0.68 560	17.48 614	1.79 578	1.08 589	0.02 112	0.82 422

test_sample7	1.05 323	0.24 193	1.95 226	0.65 469	0.01 103	1.25 236	0.01 80	4.98 440	1.63 385	1.53 373	0.66 332	0.90 306	1.00 427	2.79 312	0.82 357	0.00 1	0.97 511	0.00 1	0.00 1	0.03 184	1.51 499

test_sample6	1.14 349	0.28 219	2.92 368	0.59 449	0.01 103	1.47 335	0.01 80	5.17 456	2.07 446	1.57 382	1.40 413	0.63 259	0.19 291	4.02 357	0.99 395	0.00 1	0.77 442	0.00 1	0.08 397	0.03 184	0.67 389

test_sample5	1.11 337	0.28 219	2.93 369	0.61 456	0.01 103	1.44 317	0.01 80	5.23 460	1.93 432	1.48 367	1.14 394	0.57 254	0.15 268	3.94 353	0.89 378	0.00 1	0.81 451	0.00 1	0.08 397	0.03 184	0.68 396

test_sample4	1.09 333	0.27 216	2.97 374	0.61 456	0.01 103	1.46 328	0.01 80	5.32 471	1.86 420	1.67 395	0.72 343	0.68 274	0.15 268	3.66 343	0.88 374	0.00 1	0.80 448	0.00 1	0.08 397	0.03 184	0.67 389

test_sample3	1.07 327	0.26 206	2.91 366	0.60 451	0.01 103	1.41 308	0.01 80	5.29 467	1.72 406	1.56 379	0.54 309	0.78 297	0.18 286	3.60 339	0.87 370	0.00 1	0.80 448	0.00 1	0.08 397	0.03 184	0.68 396

CAS++	0.35 52	0.27 216	1.08 82	0.04 151	0.00 1	0.34 13	0.01 80	4.25 363	0.54 43	0.02 13	0.02 2	0.06 111	0.00 1	0.24 30	0.06 11	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 112	0.03 50
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
trnet	0.29 32	0.17 111	0.95 62	0.00 1	0.00 1	1.26 245	0.01 80	1.32 84	0.97 177	0.16 87	0.18 202	0.05 87	0.00 1	0.53 132	0.13 58	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 46	0.02 35

testlalala2	0.90 265	0.21 172	1.69 153	4.05 578	2.52 572	1.11 154	0.01 80	3.95 310	1.34 309	0.20 119	0.32 253	1.36 353	0.07 191	0.27 39	0.18 97	0.00 1	0.09 325	0.00 1	0.36 553	0.01 46	0.24 255

H2IRNET	0.57 150	0.56 341	2.03 242	0.25 357	0.06 237	1.20 202	0.01 80	1.91 138	0.64 56	0.04 30	1.78 438	0.47 239	0.04 123	1.69 281	0.42 243	0.00 1	0.00 1	0.01 497	0.01 331	0.24 478	0.08 101

MGS-Stereo	0.35 52	0.20 162	1.15 90	0.04 151	0.00 1	0.52 47	0.01 80	0.52 28	0.80 99	0.03 21	2.86 485	0.04 63	0.03 94	0.28 42	0.07 15	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.43 536	0.00 1

Former-RAFT_DAM_RVC	0.29 32	0.32 250	0.88 41	0.02 72	0.00 1	1.05 112	0.01 80	0.80 59	1.00 189	0.76 253	0.34 258	0.10 159	0.06 172	0.13 7	0.09 21	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 238	0.09 126

MyStereo8	1.16 355	0.86 415	3.73 438	0.86 515	0.04 221	1.47 335	0.01 80	4.64 404	2.13 449	1.47 366	1.10 388	1.21 343	0.31 331	1.12 239	1.50 427	0.00 1	1.45 576	0.00 1	0.30 537	0.10 334	0.93 446

SMFormer	1.31 398	0.30 232	2.08 253	0.47 420	0.02 171	1.04 102	0.01 80	5.75 502	2.69 493	1.65 391	2.43 472	0.91 309	0.02 55	4.75 398	2.20 459	0.00 1	0.88 466	0.00 1	0.14 431	0.06 254	0.76 414

tta	1.32 401	0.30 232	2.08 253	0.47 420	0.02 171	1.04 102	0.01 80	5.75 502	2.69 493	1.65 391	2.43 472	0.91 309	0.02 55	4.75 398	2.20 459	0.00 1	0.88 466	0.00 1	0.14 431	0.09 319	0.92 442

qqq1	1.25 375	0.30 232	2.08 253	0.47 420	0.02 171	1.04 102	0.01 80	5.75 502	2.69 493	1.65 391	2.43 472	0.91 309	0.02 55	4.75 398	0.88 374	0.00 1	0.88 466	0.00 1	0.11 417	0.09 319	0.92 442

fff1	1.25 375	0.30 232	2.08 253	0.47 420	0.02 171	1.04 102	0.01 80	5.75 502	2.69 493	1.65 391	2.43 472	0.91 309	0.02 55	4.75 398	0.88 374	0.00 1	0.88 466	0.00 1	0.11 417	0.09 319	0.92 442

mmm	0.94 279	0.32 250	2.04 247	0.73 492	0.85 503	1.17 192	0.01 80	3.97 316	1.42 333	1.51 369	0.93 374	0.46 237	0.21 303	1.18 246	0.87 370	0.00 1	1.16 558	0.00 1	0.26 521	0.06 254	1.72 524

ff7	0.51 116	0.26 206	1.81 189	0.19 314	0.25 374	1.08 132	0.01 80	0.71 46	1.36 317	0.47 204	0.02 2	0.04 63	0.08 206	0.79 211	0.18 97	0.00 1	0.92 478	0.00 1	0.15 436	0.10 334	1.76 529

IGEVStereo-DCA	0.88 258	1.21 488	1.81 189	0.18 307	0.16 329	0.83 61	0.01 80	0.71 46	1.36 317	0.40 185	0.04 114	0.06 111	0.09 223	6.04 459	2.22 463	0.00 1	0.48 384	0.00 1	0.15 436	0.16 418	1.76 529

ffff	0.51 116	0.26 206	1.81 189	0.19 314	0.25 374	1.08 132	0.01 80	0.71 46	1.36 317	0.47 204	0.02 2	0.04 63	0.08 206	0.79 211	0.18 97	0.00 1	0.92 478	0.00 1	0.15 436	0.10 334	1.76 529

DualNet	1.13 344	0.28 219	2.93 369	0.61 456	0.01 103	1.44 317	0.01 80	5.23 460	1.93 432	1.57 382	1.40 413	0.57 254	0.15 268	3.94 353	0.89 378	0.00 1	0.81 451	0.00 1	0.08 397	0.03 184	0.68 396

11t	0.51 116	0.26 206	1.81 189	0.19 314	0.25 374	1.08 132	0.01 80	0.71 46	1.36 317	0.47 204	0.02 2	0.04 63	0.08 206	0.79 211	0.18 97	0.00 1	0.92 478	0.00 1	0.15 436	0.10 334	1.76 529

1111x	2.13 489	0.58 346	4.38 467	0.39 395	0.61 473	2.14 444	0.01 80	6.38 537	2.40 475	1.80 404	1.97 446	0.95 321	0.64 396	7.16 527	10.30 567	0.00 1	1.18 560	0.00 1	0.29 535	0.07 280	1.32 486

whm_eth	0.44 95	0.64 370	2.07 250	0.01 14	0.00 1	0.90 71	0.01 80	3.40 240	1.16 210	0.03 21	0.04 114	0.06 111	0.01 19	0.19 16	0.14 67	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 112	0.11 146

GMStereo_Zeroshot	0.67 190	0.24 193	1.87 211	0.87 516	0.00 1	1.26 245	0.01 80	2.01 146	0.42 27	1.44 360	0.58 321	1.73 381	0.19 291	2.62 304	0.10 31	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 184	0.09 126

CASnet	0.21 12	0.22 182	0.95 62	0.01 14	0.00 1	0.87 67	0.01 80	0.55 33	0.88 134	0.16 87	0.03 85	0.04 63	0.02 55	0.39 80	0.03 4	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 184	0.01 17
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
CFNet_ucs	0.84 247	0.23 188	2.43 320	0.01 14	0.01 103	1.34 284	0.01 80	3.82 283	1.61 372	1.24 333	1.13 392	2.16 415	0.41 359	2.08 297	0.17 92	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 112	0.17 199

testlalala_base	1.48 426	0.15 78	1.50 120	0.09 243	0.20 348	1.20 202	0.01 80	4.81 422	0.53 38	0.25 142	0.02 2	0.24 207	0.05 148	0.29 48	0.50 281	7.67 589	1.93 589	0.00 1	0.27 525	9.18 586	0.79 419

GCAP-Stereo	0.56 145	0.71 383	1.55 129	0.30 379	1.03 533	1.27 251	0.01 80	2.03 148	0.78 85	0.30 159	0.35 265	0.10 159	0.10 232	0.56 141	0.75 346	0.00 1	1.06 530	0.00 1	0.00 1	0.13 379	0.25 264

HH	1.25 375	0.40 278	2.13 266	0.90 522	0.41 424	2.28 449	0.01 80	4.25 363	0.95 166	0.37 172	0.89 370	3.87 498	0.80 418	4.74 395	0.51 284	0.00 1	0.96 503	0.00 1	0.00 1	0.03 184	1.53 500

HanStereo	1.25 375	0.40 278	2.13 266	0.90 522	0.41 424	2.28 449	0.01 80	4.25 363	0.95 166	0.37 172	0.89 370	3.87 498	0.80 418	4.74 395	0.51 284	0.00 1	0.96 503	0.00 1	0.00 1	0.03 184	1.53 500

LoS_RVC	0.25 18	0.60 354	1.21 96	0.16 304	0.13 308	0.98 86	0.01 80	0.85 61	0.25 7	0.08 51	0.02 2	0.07 133	0.04 123	0.49 114	0.05 7	0.00 1	0.01 242	0.00 1	0.00 1	0.01 46	0.07 94

CAS	0.95 288	0.12 59	1.08 82	6.79 585	0.08 265	1.10 147	0.01 80	0.97 69	0.87 128	0.03 21	0.04 114	0.07 133	0.06 172	0.37 73	0.15 74	6.94 588	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.30 280

anonymousdsp	0.54 132	0.26 206	1.62 138	0.47 420	0.60 472	1.08 132	0.01 80	1.01 75	1.37 322	0.49 216	0.02 2	0.04 63	0.09 223	0.73 198	0.15 74	0.00 1	0.82 455	0.00 1	0.16 447	0.10 334	1.83 541

knoymous	0.41 81	0.09 22	1.34 107	0.05 170	0.01 103	1.15 178	0.01 80	2.36 165	0.23 6	0.51 222	0.02 2	1.64 371	0.00 1	0.49 114	0.33 188	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 46	0.04 57

ProNet	0.47 104	0.35 260	1.75 166	0.19 314	0.54 455	1.09 141	0.01 80	0.97 69	1.25 260	0.02 13	0.02 2	0.06 111	0.03 94	0.58 149	0.09 21	0.00 1	0.57 406	0.00 1	0.00 1	0.14 393	1.65 519

MC-Stereo	0.57 150	0.16 99	1.63 144	0.70 483	0.93 518	1.10 147	0.01 80	1.43 92	0.26 12	0.91 271	0.02 2	0.08 140	0.11 242	0.61 168	0.23 134	0.00 1	1.15 557	0.00 1	0.17 455	0.10 334	1.84 543

RCA-Stereo	0.53 128	0.18 121	1.16 93	0.01 14	0.24 370	1.20 202	0.01 80	3.86 291	0.97 177	0.77 254	0.50 302	0.05 87	0.13 261	0.32 62	0.03 4	0.00 1	0.87 465	0.00 1	0.00 1	0.08 295	0.24 255

CroCo-Stereo Lap2	0.42 85	0.75 394	1.76 172	0.03 114	0.00 1	0.33 12	0.01 80	3.75 272	0.81 107	0.02 13	0.03 85	0.04 63	0.07 191	0.52 127	0.23 134	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 280	0.03 50

ccc-4	0.51 116	0.26 206	1.81 189	0.19 314	0.25 374	1.08 132	0.01 80	0.71 46	1.36 317	0.47 204	0.02 2	0.04 63	0.08 206	0.79 211	0.18 97	0.00 1	0.92 478	0.00 1	0.15 436	0.10 334	1.76 529

anonymity	0.99 307	0.18 121	1.80 181	0.39 395	0.67 486	0.74 54	0.01 80	5.09 449	2.13 449	1.34 347	1.30 406	0.80 299	1.62 477	0.82 221	0.64 320	0.03 496	0.59 415	0.00 1	0.48 563	0.02 112	1.15 471

ADStereo(finetuned)	0.98 304	0.65 374	4.66 477	0.03 114	0.00 1	1.25 236	0.01 80	3.99 321	2.16 451	2.65 476	0.30 246	0.09 149	2.33 499	0.58 149	0.45 251	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 184	0.41 330

RAFT_CTSACE	0.85 251	0.95 439	2.60 336	0.60 451	0.05 231	1.20 202	0.01 80	3.18 229	0.85 123	0.79 258	1.57 427	2.18 416	0.78 416	1.20 248	0.22 126	0.00 1	0.33 368	0.00 1	0.00 1	0.28 498	0.21 244

SA	1.02 318	0.85 412	2.22 279	0.00 1	0.42 428	1.31 267	0.01 80	4.74 417	2.04 444	0.50 220	0.95 377	0.30 219	1.30 454	4.24 369	0.42 243	0.00 1	0.47 380	0.00 1	0.17 455	0.16 418	0.30 280

IGEV-Stereo	0.54 132	0.26 206	1.62 138	0.47 420	0.61 473	1.08 132	0.01 80	1.00 72	1.37 322	0.49 216	0.02 2	0.04 63	0.09 223	0.73 198	0.16 85	0.00 1	0.82 455	0.00 1	0.16 447	0.10 334	1.83 541
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
iRaft-Stereo_5w	1.28 387	0.93 433	3.51 420	0.14 290	0.66 484	1.21 213	0.01 80	3.87 294	1.06 194	0.19 110	1.97 446	1.62 369	1.50 466	6.80 498	1.07 403	0.00 1	0.16 340	0.00 1	0.06 389	0.26 489	0.67 389

dad	1.04 320	1.21 488	3.14 389	0.08 224	0.01 103	1.25 236	0.01 80	1.30 82	2.54 486	1.95 421	0.37 271	0.40 231	0.04 123	5.95 458	1.06 401	0.01 454	0.00 1	1.11 575	0.12 424	0.07 280	0.19 215

AACVNet	1.04 320	0.87 418	2.22 279	0.25 357	0.00 1	1.79 424	0.01 80	4.21 354	0.79 90	1.17 320	0.27 238	1.50 357	0.16 277	6.30 473	0.89 378	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 469	0.04 57

test_3	0.81 237	0.15 78	2.17 272	0.36 388	0.58 465	1.03 95	0.01 80	3.01 214	0.59 49	0.98 281	0.02 2	1.04 328	0.04 123	3.72 345	0.39 235	0.00 1	0.92 478	0.00 1	0.25 513	0.16 418	0.69 403

iRaftStereo_RVC	0.55 139	0.59 350	1.20 95	0.03 114	0.00 1	1.23 222	0.01 80	2.55 173	0.81 107	0.15 81	0.23 227	0.70 278	0.12 256	0.48 109	0.22 126	0.00 1	1.14 556	0.00 1	0.00 1	0.33 514	1.13 468

CREStereo++_RVC	0.37 61	0.24 193	1.62 138	0.06 192	0.00 1	1.21 213	0.01 80	0.77 55	1.12 206	0.26 146	1.45 417	0.06 111	0.06 172	0.42 90	0.09 21	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 84
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
TestStereo	0.67 190	0.99 454	2.26 286	0.00 1	0.00 1	0.92 75	0.01 80	1.77 123	0.30 16	0.20 119	0.05 134	0.08 140	0.06 172	6.62 487	0.09 21	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 46	0.08 101

HCRNet	0.83 240	0.39 274	1.59 136	0.02 72	0.00 1	1.18 194	0.01 80	3.69 264	2.28 463	0.75 251	0.21 223	0.56 253	0.11 242	5.32 432	0.25 149	0.00 1	0.01 242	0.00 1	0.00 1	0.08 295	0.04 57

DCANet	0.84 247	0.65 374	3.63 426	0.03 114	0.00 1	1.25 236	0.01 80	3.99 321	2.16 451	2.66 479	0.31 250	0.09 149	0.48 369	0.57 148	0.45 251	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 184	0.41 330

222	3.11 518	0.43 286	2.10 260	0.02 72	0.45 437	1.57 373	0.01 80	6.44 538	2.34 471	1.73 402	2.24 459	0.52 249	0.07 191	4.95 412	36.29 612	0.00 1	1.07 532	0.00 1	0.21 486	0.06 254	1.65 519

AFF-stereo	0.89 264	1.05 469	1.70 155	0.49 429	0.18 337	1.21 213	0.01 80	3.58 254	1.62 379	0.84 263	1.93 444	1.14 339	0.26 316	1.24 255	0.68 329	0.00 1	0.64 421	0.00 1	0.00 1	0.26 489	0.89 439

GMStereo	0.34 50	1.03 466	2.11 262	0.01 14	0.00 1	0.47 40	0.01 80	0.77 55	1.38 327	0.24 140	0.04 114	0.07 133	0.08 206	0.43 94	0.12 47	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 184	0.00 1
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
CREStereo	0.29 32	0.19 152	0.91 50	0.00 1	0.01 103	1.24 228	0.01 80	1.31 83	0.99 186	0.17 92	0.17 197	0.04 63	0.00 1	0.56 141	0.14 67	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 46	0.02 35
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
acv_ft	0.94 279	0.56 341	2.28 288	0.04 151	1.07 537	1.71 416	0.01 80	4.41 379	1.34 309	1.53 373	0.75 348	1.92 393	0.45 365	0.51 122	1.74 438	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.32 512	0.20 235

HGLStereo	1.17 356	0.53 329	2.39 307	0.01 14	0.02 171	1.45 324	0.01 80	4.05 330	1.14 208	1.42 358	3.06 489	2.09 406	1.21 446	4.60 390	1.33 417	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 334	0.06 84

DIP-Stereo	0.68 197	0.35 260	1.76 172	0.08 224	0.00 1	1.46 328	0.01 80	6.53 540	1.71 401	0.91 271	0.11 178	0.04 63	0.19 291	0.19 16	0.09 21	0.00 1	0.01 242	0.00 1	0.00 1	0.03 184	0.17 199
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
NLCA_NET_v2_RVC	1.20 360	0.85 412	3.90 446	0.61 456	0.99 526	1.40 301	0.01 80	4.06 331	1.56 362	2.38 461	0.36 269	2.15 414	0.57 380	4.52 385	0.67 328	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 331	0.02 112	0.03 50
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
AANet_RVC	1.95 470	1.64 526	4.89 485	0.09 243	0.00 1	1.24 228	0.01 80	3.93 306	2.82 512	2.32 453	4.64 521	3.61 489	0.19 291	7.61 539	4.73 523	0.60 559	0.19 349	0.00 1	0.00 1	0.11 357	0.47 339

PS-NSSS	1.25 375	0.85 412	2.77 351	0.05 170	0.03 194	1.40 301	0.01 80	5.04 445	2.38 472	1.34 347	2.80 483	0.65 264	0.06 172	6.36 474	0.91 384	0.18 547	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 367	0.01 17

StereoDRNet-Refined	0.96 292	0.28 219	1.94 225	0.03 114	0.01 103	1.34 284	0.01 80	4.02 325	1.33 306	2.16 436	1.23 401	2.62 436	0.18 286	2.06 296	1.82 441	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 418	0.06 84
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
iResNet	1.20 360	0.77 402	3.37 411	1.01 532	0.01 103	2.00 436	0.01 80	4.44 380	1.74 408	1.88 409	1.09 386	0.35 222	0.35 337	4.22 366	2.44 475	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 319	0.26 270

DISCO	2.03 477	0.45 291	2.82 356	0.72 487	0.53 454	5.13 536	0.01 80	6.01 521	1.81 419	2.31 452	0.91 373	6.43 547	0.87 422	8.57 559	3.67 509	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 367	0.17 199

NOSS_ROB	1.47 424	0.49 309	2.40 308	1.00 529	0.17 333	2.56 466	0.01 80	4.86 427	2.62 488	2.32 453	1.74 435	2.79 447	0.02 55	6.96 514	0.60 309	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 254	0.73 409

NLMM1	0.67 190	0.20 162	0.62 21	0.07 211	0.10 287	1.20 202	0.02 182	5.67 495	3.39 525	0.22 130	0.05 134	0.14 180	0.08 206	0.55 137	0.53 292	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 280	0.41 330

VIP-Stereo	0.42 85	0.71 383	2.12 265	0.10 258	0.20 348	1.11 154	0.02 182	0.72 51	1.28 280	0.07 49	0.07 158	0.07 133	0.01 19	0.31 59	0.38 227	0.00 1	0.84 459	0.00 1	0.00 1	0.04 218	0.39 318

111111	0.37 61	0.08 14	0.72 25	0.15 296	0.26 383	1.10 147	0.02 182	1.58 99	0.88 134	0.19 110	0.04 114	0.01 1	0.06 172	0.32 62	0.15 74	0.00 1	0.74 437	0.00 1	0.00 1	0.09 319	1.06 461

G2L-Stereo	1.20 360	1.04 467	3.45 415	0.03 114	0.11 293	1.43 312	0.02 182	4.01 323	1.46 342	1.45 361	0.16 195	3.06 463	0.24 308	6.15 467	1.09 404	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 454	0.18 209

DEFOM-Stereo_RVC	0.26 21	0.10 35	0.68 24	0.06 192	0.03 194	0.36 24	0.02 182	1.78 125	1.26 267	0.01 5	0.02 2	0.05 87	0.00 1	0.27 39	0.31 178	0.00 1	0.02 273	0.00 1	0.15 436	0.03 184	0.15 180

dual_stereo	0.63 176	0.07 6	0.80 29	0.29 376	0.98 525	0.37 26	0.02 182	4.03 329	1.20 228	0.10 60	0.06 145	0.02 10	0.04 123	1.13 240	0.32 185	0.00 1	1.26 564	0.00 1	0.13 427	0.00 1	1.80 539

rvit_stereo_0083	0.19 7	0.16 99	0.60 18	0.00 1	0.00 1	0.14 4	0.02 182	0.72 51	1.53 357	0.09 57	0.02 2	0.05 87	0.02 55	0.31 59	0.09 21	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 46	0.05 72

rvit_stereo_0081_aga	0.29 32	0.49 309	1.78 178	0.00 1	0.00 1	0.78 55	0.02 182	0.99 71	1.10 202	0.05 36	0.02 2	0.05 87	0.03 94	0.29 48	0.12 47	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 46	0.05 72

rvit_stereo_0075_2	0.45 98	0.19 152	3.21 392	0.02 72	0.00 1	1.10 147	0.02 182	1.92 140	1.22 241	0.18 100	0.09 169	0.02 10	0.05 148	0.59 160	0.11 39	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 46	0.27 273

IGEV-Stereo+	0.61 166	0.21 172	1.12 86	0.17 305	1.20 542	0.64 50	0.02 182	0.33 10	0.71 70	0.39 180	0.05 134	0.05 87	0.05 148	1.92 292	0.48 274	0.00 1	0.58 410	0.00 1	0.24 510	1.85 572	2.11 562

gcap-zeroshot	0.95 288	0.45 291	3.07 381	0.25 357	0.74 496	1.44 317	0.02 182	4.85 426	1.47 348	0.78 256	0.57 314	2.77 444	0.04 123	0.95 233	0.49 276	0.00 1	0.48 384	0.00 1	0.20 475	0.00 1	0.39 318

DispNO	1.47 424	1.01 459	5.05 494	0.13 287	0.08 265	1.49 348	0.02 182	4.38 376	1.86 420	1.51 369	1.57 427	3.12 467	1.09 434	5.77 451	1.89 446	0.00 1	0.02 273	0.03 525	0.11 417	0.11 357	0.08 101

MyStereo07	0.53 128	0.51 318	1.58 134	0.03 114	0.34 416	1.66 405	0.02 182	1.68 112	1.34 309	0.53 226	0.02 2	0.04 63	0.11 242	0.74 201	0.26 158	0.00 1	1.19 561	0.00 1	0.18 462	0.03 184	0.37 306

MyStereo06	1.08 331	0.47 304	3.30 404	0.03 114	0.14 314	1.53 359	0.02 182	5.58 489	0.88 134	1.15 318	0.73 345	3.48 485	1.15 437	0.86 227	0.66 324	0.00 1	1.10 542	0.00 1	0.16 447	0.02 112	0.37 306

MyStereo05	1.01 313	0.47 304	3.36 410	0.03 114	0.14 314	1.53 359	0.02 182	4.11 343	3.37 524	1.43 359	0.03 85	1.27 345	0.39 356	1.39 265	0.97 391	0.00 1	1.10 542	0.00 1	0.16 447	0.02 112	0.37 306

MyStereo04	1.01 313	0.51 318	3.49 419	0.03 114	0.34 416	1.66 405	0.02 182	4.18 352	2.93 516	1.10 309	0.03 85	1.30 349	0.58 382	1.32 262	1.02 398	0.00 1	1.19 561	0.00 1	0.18 462	0.03 184	0.37 306

ACVNet-DCA	0.94 279	0.36 263	2.41 311	0.50 430	0.29 396	3.40 501	0.02 182	3.82 283	1.29 288	0.71 241	0.83 362	0.05 87	0.61 386	1.60 274	0.12 47	0.00 1	1.13 550	0.00 1	0.03 362	0.06 254	1.57 508

xx1	1.29 391	0.36 263	2.41 311	0.50 430	0.29 396	3.40 501	0.02 182	4.02 325	7.67 568	0.71 241	0.83 362	0.73 283	0.15 268	1.60 274	0.12 47	0.00 1	1.13 550	0.00 1	0.23 497	0.06 254	1.57 508

1test111	1.06 326	0.36 263	2.41 311	0.50 430	0.29 396	3.40 501	0.02 182	3.82 283	1.29 288	0.71 241	0.83 362	0.05 87	0.61 386	3.19 323	0.90 381	0.00 1	1.13 550	0.00 1	0.03 362	0.06 254	1.57 508

cc1	1.29 391	0.36 263	2.41 311	0.50 430	0.29 396	3.40 501	0.02 182	4.02 325	7.67 568	0.71 241	0.83 362	0.05 87	0.61 386	1.59 273	0.12 47	0.00 1	1.13 550	0.00 1	0.03 362	0.10 334	1.86 545

tt1	1.23 369	0.37 269	2.41 311	0.41 398	0.45 437	3.33 498	0.02 182	3.81 279	6.87 561	0.71 241	0.80 358	0.06 111	0.40 357	1.73 283	0.12 47	0.00 1	1.12 546	0.00 1	0.00 1	0.10 334	1.86 545

plain	0.55 139	0.55 331	3.45 415	0.10 258	0.00 1	0.50 41	0.02 182	3.49 246	1.16 210	0.05 36	0.10 173	0.13 177	0.17 282	0.67 184	0.28 164	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.36 525	0.01 17

MaDis-Stereo	0.30 38	0.62 362	1.63 144	0.07 211	0.19 343	0.40 30	0.02 182	1.36 85	0.76 83	0.04 30	0.05 134	0.13 177	0.05 148	0.38 77	0.33 188	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 112	0.02 35

MIF-Stereo (partial)	0.37 61	0.39 274	1.98 233	0.02 72	0.00 1	0.43 34	0.02 182	2.35 164	0.61 53	0.18 100	0.10 173	0.07 133	0.07 191	0.61 168	0.40 238	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 295	0.02 35

UniTT-Stereo	0.23 13	0.28 219	1.91 220	0.05 170	0.16 329	0.34 13	0.02 182	0.46 23	0.42 27	0.06 40	0.18 202	0.05 87	0.07 191	0.22 23	0.33 188	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 357	0.01 17

MIM_Stereo	0.72 213	0.80 407	2.05 248	0.63 464	1.06 535	1.31 267	0.02 182	2.80 193	1.24 249	0.19 110	0.02 2	0.70 278	0.20 298	1.31 261	0.16 85	0.00 1	0.18 343	0.00 1	0.00 1	0.17 432	1.53 500

SDNR	3.62 531	1.25 493	7.41 546	0.71 485	0.22 358	26.06 607	0.02 182	4.55 394	2.42 477	3.10 499	11.33 560	3.05 462	0.77 414	8.31 555	2.21 462	0.05 511	0.11 332	0.00 1	0.01 331	0.08 295	0.66 385

anonymousdsp2	0.88 258	0.10 35	2.48 327	0.42 401	0.77 498	1.22 218	0.02 182	4.89 430	1.23 247	0.75 251	0.21 223	0.94 317	0.09 223	1.46 269	0.31 178	0.00 1	0.88 466	0.00 1	0.11 417	0.05 238	1.78 536

anonymousa	1.15 353	0.38 271	2.43 320	0.70 483	1.49 556	1.45 324	0.02 182	4.23 361	1.13 207	0.91 271	2.52 477	3.46 483	0.55 375	0.55 137	0.60 309	0.00 1	1.13 550	0.00 1	0.54 569	0.04 218	0.86 431

Selective-RAFT	0.53 128	0.18 121	1.12 86	0.04 151	0.01 103	1.19 199	0.02 182	3.26 234	1.29 288	0.02 13	0.02 2	0.24 207	0.18 286	1.34 263	0.44 246	0.00 1	0.93 486	0.00 1	0.19 469	0.05 238	0.17 199

TestStereo1	0.96 292	0.91 424	2.21 277	0.24 352	0.42 428	1.31 267	0.02 182	4.10 339	1.71 401	0.47 204	1.64 430	0.20 198	1.20 441	3.55 335	0.36 211	0.00 1	0.27 360	0.00 1	0.00 1	0.19 448	0.32 289

DCANet-4	0.83 240	0.18 121	4.76 481	0.04 151	0.01 103	1.24 228	0.02 182	3.84 289	2.21 456	2.39 462	0.25 230	0.11 162	0.24 308	0.59 160	0.36 211	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 46	0.37 306

fff	0.83 240	0.63 365	3.63 426	0.01 14	0.04 221	1.25 236	0.02 182	3.98 317	1.29 288	2.39 462	0.25 230	0.09 149	1.78 483	0.58 149	0.36 211	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 46	0.37 306

IER	0.88 258	0.38 271	2.74 348	0.01 14	0.00 1	2.27 448	0.02 182	3.65 262	1.30 298	1.45 361	0.96 378	1.39 354	1.16 438	1.60 274	0.53 292	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 254	0.02 35

raft_robust	1.21 363	1.05 469	2.00 236	0.10 258	0.43 432	1.39 297	0.02 182	4.21 354	2.32 467	0.44 195	0.02 2	2.23 418	1.39 457	7.00 517	0.35 207	0.00 1	0.78 444	0.00 1	0.18 462	0.10 334	0.19 215

test_5	0.94 279	0.94 436	2.60 336	0.55 441	0.25 374	1.47 335	0.02 182	4.89 430	0.97 177	0.81 260	0.30 246	0.80 299	0.63 393	3.39 328	0.24 145	0.00 1	0.27 360	0.00 1	0.00 1	0.17 432	0.54 355

SA-5K	0.96 292	0.91 424	2.21 277	0.24 352	0.42 428	1.31 267	0.02 182	4.10 339	1.71 401	0.47 204	1.64 430	0.20 198	1.20 441	3.55 335	0.36 211	0.00 1	0.27 360	0.00 1	0.00 1	0.19 448	0.32 289

UDGNet	0.44 95	0.91 424	1.89 217	0.04 151	0.00 1	1.15 178	0.02 182	0.75 54	1.77 412	0.45 200	0.07 158	0.06 111	0.02 55	1.62 277	0.11 39	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 112	0.01 17

test-3	0.86 254	0.15 78	2.03 242	0.37 391	0.56 459	1.01 89	0.02 182	3.05 216	0.54 43	1.98 423	0.02 2	1.09 335	0.04 123	3.73 346	0.38 227	0.00 1	0.93 486	0.00 1	0.25 513	0.16 418	0.82 422

test_1	0.84 247	0.15 78	2.03 242	0.37 391	0.55 456	1.01 89	0.02 182	3.06 218	0.55 46	1.73 402	0.02 2	1.09 335	0.04 123	3.70 344	0.38 227	0.00 1	0.93 486	0.00 1	0.25 513	0.16 418	0.84 427

GwcNet-ADL	0.71 205	0.22 182	2.22 279	0.05 170	0.01 103	1.32 276	0.02 182	3.82 283	1.61 372	1.06 302	0.44 291	1.46 355	0.22 304	0.94 231	0.62 318	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 46	0.14 170

GANet-ADL	0.62 170	0.16 99	1.89 217	0.15 296	0.02 171	1.46 328	0.02 182	3.83 288	0.75 80	0.40 185	1.08 385	1.09 335	0.18 286	0.65 177	0.47 272	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 218	0.13 163

RAFT-RH_RVC	2.11 486	0.30 232	2.27 287	0.74 494	0.26 383	1.51 353	0.02 182	0.61 38	1.23 247	5.28 545	21.18 590	1.04 328	0.07 191	6.90 506	0.61 314	0.04 507	0.00 1	0.00 1	0.03 362	0.02 112	0.00 1

CroCo-Stereo	0.50 112	0.63 365	2.38 306	0.14 290	0.00 1	0.19 7	0.02 182	4.28 368	0.96 173	0.14 78	0.03 85	0.46 237	0.08 206	0.32 62	0.29 168	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 46	0.01 17
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
pcwnet_v2	1.36 409	0.21 172	5.89 517	0.15 296	0.01 103	1.78 423	0.02 182	5.77 506	3.19 522	1.69 399	1.94 445	2.00 400	0.79 417	3.09 322	0.33 188	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 331	0.04 218	0.27 273

csc	0.83 240	0.63 365	3.63 426	0.01 14	0.04 221	1.25 236	0.02 182	3.98 317	1.29 288	2.39 462	0.25 230	0.09 149	1.78 483	0.58 149	0.36 211	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 46	0.37 306

cscssc	0.83 240	0.63 365	3.63 426	0.01 14	0.04 221	1.25 236	0.02 182	3.98 317	1.29 288	2.39 462	0.25 230	0.09 149	1.78 483	0.58 149	0.36 211	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 46	0.37 306

RAFT-Stereo + iAFF	0.90 265	0.95 439	1.93 223	0.06 192	0.92 516	1.24 228	0.02 182	3.30 236	1.75 410	1.23 331	2.58 479	0.43 234	0.16 277	0.68 186	0.82 357	0.00 1	0.70 430	0.00 1	0.00 1	0.23 469	1.05 458

CFNet-RSSM	0.60 160	0.15 78	1.55 129	0.05 170	0.14 314	1.27 251	0.02 182	4.87 428	0.58 48	0.34 167	0.02 2	1.92 393	0.04 123	0.49 114	0.25 149	0.00 1	0.01 242	0.00 1	0.27 525	0.01 46	0.10 138

MMNet	1.33 406	0.69 381	4.18 453	0.11 276	0.01 103	4.08 515	0.02 182	4.27 367	1.49 351	2.17 438	0.33 255	1.34 352	1.20 441	4.52 385	1.93 448	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 357	0.06 84

UNet	1.21 363	0.36 263	4.56 474	0.04 151	0.02 171	2.30 452	0.02 182	3.70 267	0.98 182	1.32 342	0.14 191	2.70 442	1.54 468	4.49 381	1.96 449	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 295	0.07 94

GANet-RSSM	1.09 333	0.80 407	2.41 311	0.72 487	0.00 1	1.39 297	0.02 182	5.15 452	1.07 195	0.95 279	0.34 258	2.06 403	1.12 435	4.69 391	0.80 352	0.00 1	0.00 1	0.04 531	0.00 1	0.15 409	0.09 126

CFNet-ft	0.97 300	0.94 436	2.30 292	0.01 14	0.27 388	1.37 291	0.02 182	2.76 188	0.79 90	0.88 267	0.20 219	3.76 495	0.38 346	4.21 364	1.34 418	0.00 1	0.00 1	0.01 497	0.00 1	0.08 295	0.09 126

DMCA	0.87 255	0.52 327	3.24 400	0.01 14	0.01 103	1.30 262	0.02 182	3.69 264	1.87 423	2.29 450	0.17 197	1.71 378	0.10 232	0.76 203	1.42 424	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 295	0.12 155

CFNet_RVC	0.97 300	0.94 436	2.30 292	0.01 14	0.27 388	1.37 291	0.02 182	2.76 188	0.79 90	0.88 267	0.20 219	3.76 495	0.38 346	4.21 364	1.34 418	0.00 1	0.00 1	0.01 497	0.00 1	0.08 295	0.09 126

UCFNet_RVC	0.78 230	0.68 378	2.05 248	0.02 72	0.29 396	1.57 373	0.02 182	3.57 251	0.87 128	1.35 349	0.74 346	1.66 374	0.20 298	1.92 292	0.61 314	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 112	0.04 57

HITNet	1.01 313	1.08 475	3.32 405	0.80 508	0.00 1	1.37 291	0.02 182	5.20 457	1.59 369	1.88 409	0.18 202	0.64 263	0.31 331	1.24 255	2.01 450	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 295	0.47 339
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
DN-CSS_ROB	0.96 292	1.51 517	3.52 422	1.05 534	0.01 103	1.50 349	0.02 182	3.35 238	1.18 219	0.18 100	0.54 309	0.44 235	0.16 277	4.39 377	0.82 357	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.36 525	0.08 101

PWCDC_ROB	3.41 525	2.29 553	5.16 501	0.19 314	0.02 171	3.11 487	0.02 182	5.15 452	12.27 579	1.36 351	23.33 598	1.98 398	3.35 526	4.93 410	3.71 510	0.28 556	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.71 563	0.32 289

BStereo	0.45 98	0.21 172	3.33 408	0.01 14	0.11 293	0.50 41	0.03 241	2.62 181	0.81 107	0.08 51	0.02 2	0.06 111	0.02 55	0.24 30	0.33 188	0.00 1	0.07 313	0.02 518	0.03 362	0.01 46	0.40 324

Wave_Phase_stereo	0.72 213	0.21 172	3.33 408	0.01 14	0.11 293	6.02 549	0.03 241	2.55 173	0.81 107	0.08 51	0.02 2	0.06 111	0.02 55	0.24 30	0.33 188	0.00 1	0.07 313	0.02 518	0.03 362	0.01 46	0.40 324

Zero-FE251	0.40 79	0.14 74	1.87 211	0.23 345	0.14 314	1.03 95	0.03 241	0.57 36	0.26 12	1.33 344	0.02 2	0.02 10	0.01 19	0.38 77	0.34 202	0.00 1	0.59 415	0.00 1	0.00 1	0.01 46	1.09 465

GASTEREO	0.78 230	0.74 391	1.19 94	0.88 517	1.25 546	1.08 132	0.03 241	3.88 299	1.28 280	0.15 81	0.02 2	0.02 10	0.28 321	1.03 238	0.49 276	0.02 482	0.95 499	0.00 1	0.31 543	0.08 295	1.90 551

MSCF	0.77 227	0.71 383	1.22 97	0.88 517	1.26 547	1.07 124	0.03 241	3.87 294	1.29 288	0.06 40	0.02 2	0.02 10	0.24 308	1.02 235	0.47 272	0.02 482	0.95 499	0.00 1	0.31 543	0.09 319	1.90 551

MM-Stereo_test1	0.69 201	0.30 232	1.69 153	0.88 517	0.23 363	0.93 79	0.03 241	3.79 275	1.40 331	0.47 204	0.05 134	0.05 87	0.02 55	0.65 177	0.39 235	0.00 1	1.01 519	0.00 1	0.00 1	0.31 508	1.58 513

SCV_C0	0.78 230	0.46 298	2.11 262	0.66 470	0.80 499	0.51 43	0.03 241	4.50 384	1.26 267	0.49 216	0.08 165	0.08 140	0.11 242	0.64 175	0.57 303	0.00 1	1.00 517	0.00 1	0.19 469	0.12 367	1.91 554

castereo++	0.39 70	0.45 291	1.26 102	0.15 296	0.00 1	1.10 147	0.03 241	1.67 111	1.28 280	0.04 30	0.02 2	0.58 256	0.00 1	0.15 13	0.19 107	0.00 1	0.30 365	0.00 1	0.27 525	0.04 218	0.21 244

GIP-stereo	0.57 150	0.28 219	1.23 98	0.29 376	0.58 465	1.07 124	0.03 241	3.64 261	1.24 249	0.06 40	0.02 2	0.05 87	0.01 19	0.60 164	0.39 235	0.00 1	0.40 373	0.00 1	0.00 1	0.05 238	1.53 500

IGEV++	0.76 223	0.41 282	1.49 119	0.75 498	0.88 510	0.38 27	0.03 241	5.40 480	0.75 80	0.25 142	0.07 158	0.04 63	0.16 277	0.81 220	0.36 211	0.00 1	1.17 559	0.00 1	0.04 378	0.14 393	1.96 556

AE-Stereo	0.83 240	0.13 66	2.17 272	0.08 224	0.24 370	1.24 228	0.03 241	5.22 459	1.26 267	0.70 240	1.09 386	0.20 198	0.16 277	0.70 190	0.33 188	0.00 1	0.89 472	0.00 1	0.26 521	0.09 319	1.75 528

ffm	1.46 422	0.50 312	4.37 463	0.46 414	0.03 194	1.60 382	0.03 241	3.81 279	6.87 561	1.57 382	2.38 465	2.14 409	0.38 346	1.73 283	0.12 47	0.00 1	1.12 546	0.00 1	0.17 455	0.10 334	1.86 545

ff1	2.20 494	0.50 312	4.37 463	0.46 414	0.03 194	1.60 382	0.03 241	3.81 279	6.87 561	1.57 382	2.38 465	2.14 409	0.38 346	7.65 540	9.02 554	0.00 1	1.12 546	0.00 1	0.17 455	0.10 334	1.86 545

mmx	2.08 480	0.50 312	4.37 463	0.46 414	0.03 194	1.60 382	0.03 241	6.21 527	2.77 503	1.57 382	2.38 465	2.14 409	0.38 346	7.65 540	9.02 554	0.00 1	1.08 534	0.00 1	0.17 455	0.06 254	1.25 481

xxx	2.08 480	0.50 312	4.37 463	0.46 414	0.03 194	1.60 382	0.03 241	6.21 527	2.77 503	1.57 382	2.38 465	2.14 409	0.38 346	7.65 540	9.02 554	0.00 1	1.08 534	0.00 1	0.17 455	0.06 254	1.25 481

StereoVision	1.00 310	0.77 402	2.81 354	0.05 170	0.02 171	1.14 174	0.03 241	4.13 346	1.18 219	0.19 110	6.80 541	0.49 241	0.12 256	1.20 248	1.01 397	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 254	0.02 35

testlalala	0.68 197	0.17 111	1.61 137	0.21 335	0.18 337	1.14 174	0.03 241	3.47 245	1.74 408	2.12 433	0.20 219	0.30 219	0.05 148	0.38 77	0.41 242	0.01 454	1.13 550	0.00 1	0.27 525	0.01 46	0.15 180

BUS	1.05 323	0.15 78	1.48 116	0.04 151	0.00 1	5.73 544	0.03 241	6.00 518	1.17 215	2.36 457	0.64 329	2.35 429	0.06 172	0.80 217	0.05 7	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 112	0.06 84

RAFT+CT+SA	0.85 251	0.91 424	2.23 284	0.19 314	0.29 396	1.27 251	0.03 241	4.92 435	0.86 125	0.65 234	0.40 280	0.67 270	0.05 148	3.03 318	0.18 97	0.00 1	0.28 364	0.00 1	0.35 552	0.15 409	0.61 376

NINENet	1.14 349	0.34 257	2.08 253	0.10 258	0.01 103	5.73 544	0.03 241	5.39 478	1.54 359	1.61 389	0.72 343	2.35 429	0.06 172	2.82 314	0.05 7	0.00 1	0.01 242	0.01 497	0.00 1	0.04 218	0.00 1

Sa-1000	1.23 369	0.79 404	2.16 271	0.00 1	0.40 421	1.36 289	0.03 241	5.00 443	2.01 439	1.11 311	5.38 527	0.61 257	0.15 268	4.18 361	0.37 222	0.00 1	0.54 397	0.00 1	0.16 447	0.15 409	0.16 191

test_4	0.65 184	0.40 278	1.73 160	0.11 276	0.19 343	1.28 257	0.03 241	1.41 89	0.22 5	0.28 152	3.49 501	0.72 282	0.09 223	1.93 294	0.53 292	0.00 1	0.11 332	0.00 1	0.08 397	0.16 418	0.15 180

dd	0.45 98	1.20 487	2.52 333	0.06 192	0.01 103	1.23 222	0.03 241	0.88 65	1.48 350	0.26 146	0.06 145	0.12 166	0.05 148	0.42 90	0.44 246	0.02 482	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 254	0.06 84

GLC_STEREO	0.19 7	0.13 66	0.94 61	0.03 114	0.00 1	0.95 83	0.03 241	0.33 10	0.44 29	0.10 60	0.04 114	0.06 111	0.04 123	0.44 97	0.11 39	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 112	0.05 72

GMOStereo	0.62 170	0.55 331	1.80 181	0.09 243	0.61 473	1.07 124	0.03 241	2.92 202	0.25 7	2.23 442	0.02 2	0.66 266	0.04 123	0.25 33	0.22 126	0.00 1	1.26 564	0.00 1	0.00 1	0.23 469	0.19 215

error version	0.62 170	0.55 331	1.80 181	0.09 243	0.61 473	1.07 124	0.03 241	2.92 202	0.25 7	2.23 442	0.02 2	0.66 266	0.04 123	0.25 33	0.22 126	0.00 1	1.26 564	0.00 1	0.00 1	0.23 469	0.19 215

test-v	0.62 170	0.55 331	1.80 181	0.09 243	0.61 473	1.07 124	0.03 241	2.92 202	0.25 7	2.23 442	0.02 2	0.66 266	0.04 123	0.25 33	0.22 126	0.00 1	1.26 564	0.00 1	0.00 1	0.23 469	0.19 215

PSMNet-ADL	0.88 258	0.12 59	1.32 106	0.07 211	0.01 103	2.03 438	0.03 241	3.00 211	1.28 280	0.39 180	0.66 332	2.12 408	0.67 405	4.19 363	1.38 422	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 46	0.24 255

TRStereo	0.88 258	1.18 485	2.44 322	0.72 487	0.10 287	1.56 369	0.03 241	5.73 499	1.28 280	0.18 100	0.30 246	0.62 258	0.43 360	1.02 235	0.13 58	0.00 1	0.47 380	0.00 1	0.25 513	0.01 46	1.23 477

AnonymousM	0.48 107	0.11 49	1.03 77	0.06 192	0.01 103	1.10 147	0.03 241	1.91 138	1.37 322	0.25 142	0.04 114	0.02 10	0.24 308	0.56 141	0.33 188	0.00 1	0.43 377	1.91 582	0.00 1	0.01 46	0.22 246

test-2	0.62 170	0.55 331	1.80 181	0.09 243	0.61 473	1.07 124	0.03 241	2.92 202	0.25 7	2.23 442	0.02 2	0.66 266	0.04 123	0.25 33	0.22 126	0.00 1	1.26 564	0.00 1	0.00 1	0.23 469	0.19 215

s12784h	0.67 190	0.17 111	1.87 211	0.02 72	0.00 1	1.16 184	0.03 241	4.08 336	1.89 425	1.04 298	1.59 429	0.05 87	0.02 55	1.25 257	0.12 47	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 112	0.02 35

RALCasStereoNet	0.80 235	0.96 443	1.77 176	0.28 374	0.97 521	1.13 164	0.03 241	2.91 201	1.11 204	0.17 92	0.34 258	0.12 166	0.20 298	1.65 278	0.65 322	0.00 1	1.72 586	0.00 1	0.00 1	0.11 357	1.90 551

RALAANet	0.68 197	1.09 476	2.29 290	0.03 114	0.01 103	0.93 79	0.03 241	2.65 183	1.97 437	1.19 322	0.39 279	0.15 186	0.30 326	1.27 259	0.75 346	0.00 1	0.25 354	0.00 1	0.09 406	0.19 448	0.03 50

Gwc-CoAtRS	0.52 124	0.16 99	1.68 152	0.05 170	0.13 308	1.06 118	0.03 241	2.88 196	0.54 43	0.40 185	0.02 2	2.22 417	0.03 94	0.49 114	0.26 158	0.00 1	0.09 325	0.00 1	0.22 491	0.01 46	0.11 146

ac_64	1.28 387	0.43 286	2.90 365	0.18 307	0.25 374	1.52 356	0.03 241	5.58 489	1.89 425	0.92 275	0.53 308	4.86 523	0.45 365	5.01 415	0.88 374	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 334	0.06 84

cf-r	1.18 358	1.02 462	3.22 393	0.25 357	0.02 171	1.44 317	0.03 241	5.11 451	2.16 451	1.31 341	0.59 323	2.87 452	0.24 308	4.26 370	0.79 350	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 409	0.12 155

PSMNet-RSSM	1.10 335	0.88 419	2.30 292	0.23 345	0.00 1	1.41 308	0.03 241	5.44 484	1.19 222	1.56 379	0.50 302	2.46 431	0.71 410	4.23 367	0.90 381	0.00 1	0.00 1	0.01 497	0.00 1	0.10 334	0.08 101

WQFJA1	0.60 160	0.15 78	0.51 10	0.06 192	0.51 450	1.18 194	0.04 279	5.28 465	2.78 505	0.17 92	0.02 2	0.15 186	0.11 242	0.22 23	0.51 284	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 238	0.17 199

NLMM	0.60 160	0.15 78	0.51 10	0.06 192	0.51 450	1.18 194	0.04 279	5.27 464	2.78 505	0.17 92	0.02 2	0.15 186	0.11 242	0.22 23	0.51 284	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 238	0.17 199

xyz-stereo-finetune2	0.71 205	0.55 331	1.25 101	0.07 211	0.00 1	1.32 276	0.04 279	2.47 170	0.89 139	0.18 100	0.76 352	0.08 140	0.65 401	5.24 426	0.71 334	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 112	0.01 17

LG-Stereo_Zeroshot	0.52 124	0.15 78	1.72 157	0.22 339	0.14 314	1.47 335	0.04 279	2.21 158	0.99 186	0.39 180	0.11 178	0.70 278	0.03 94	0.65 177	0.58 306	0.02 482	0.46 379	0.00 1	0.23 497	0.01 46	0.36 303

ISRNet	0.98 304	0.37 269	3.32 405	0.08 224	0.00 1	1.17 192	0.04 279	3.63 260	1.03 190	2.26 448	1.68 433	2.56 433	0.20 298	2.65 305	0.52 290	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 218	0.14 170

FoundationStereo	0.26 21	0.15 78	0.50 9	0.50 430	0.90 512	0.11 2	0.04 279	0.26 6	1.18 219	0.00 1	0.02 2	0.05 87	0.01 19	0.49 114	0.19 107	0.00 1	0.84 459	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 72

castereo	0.42 85	0.31 241	0.60 18	0.01 14	0.05 231	0.81 60	0.04 279	3.96 313	0.81 107	0.15 81	0.02 2	0.08 140	0.14 263	0.25 33	0.48 274	0.00 1	0.19 349	0.00 1	0.22 491	0.02 112	0.19 215

ours_stereo	0.32 45	0.30 232	1.12 86	0.08 224	0.30 408	0.80 57	0.04 279	0.54 31	0.70 68	0.06 40	0.03 85	0.06 111	0.03 94	0.50 121	0.06 11	0.00 1	0.03 284	0.00 1	0.00 1	0.14 393	1.62 518

GCAP-BAT	0.78 230	0.18 121	1.84 201	0.66 470	0.66 484	2.13 443	0.04 279	1.42 91	0.89 139	1.14 314	1.26 404	1.13 338	0.09 223	0.65 177	0.85 365	0.02 482	1.07 532	0.00 1	0.48 563	0.06 254	1.08 463

DCVSM-stereo	0.74 218	0.09 22	1.76 172	0.07 211	0.01 103	1.24 228	0.04 279	2.09 153	0.31 17	3.55 512	0.09 169	3.02 459	0.59 383	1.43 267	0.45 251	0.00 1	0.00 1	0.01 497	0.00 1	0.02 112	0.01 17

Occ-G	0.60 160	0.31 241	1.80 181	0.41 398	0.56 459	0.83 61	0.04 279	0.82 60	1.20 228	0.26 146	0.54 309	1.33 351	0.05 148	0.42 90	0.86 369	0.00 1	0.68 424	0.00 1	0.15 436	0.17 432	1.54 504

EKT-Stereo	0.91 268	0.23 188	2.14 268	0.84 513	4.27 580	1.23 222	0.04 279	2.85 195	0.67 63	0.44 195	0.40 280	0.95 321	0.08 206	2.93 317	0.38 227	0.00 1	0.18 343	0.00 1	0.07 393	0.04 218	0.40 324

CBFPSM	1.51 430	1.00 457	5.32 505	0.05 170	0.01 103	3.57 507	0.04 279	4.06 331	1.03 190	0.65 234	0.21 223	6.06 542	3.60 531	2.65 305	1.82 441	0.00 1	0.01 242	0.00 1	0.00 1	0.09 319	0.12 155

iinet-f	1.90 466	0.98 451	13.29 581	0.42 401	0.03 194	4.30 522	0.04 279	3.86 291	1.32 303	1.28 336	0.57 314	2.91 455	2.70 510	2.60 303	3.11 500	0.00 1	0.02 273	0.02 518	0.00 1	0.49 541	0.09 126

Selective-IGEV	0.51 116	0.13 66	1.41 112	0.72 487	0.62 481	0.38 27	0.04 279	2.58 176	1.21 237	0.19 110	0.02 2	0.02 10	0.06 172	0.48 109	0.46 261	0.01 454	0.80 448	0.00 1	0.09 406	0.07 280	0.91 441

CASS	0.63 176	0.16 99	1.88 214	0.03 114	0.01 103	1.67 410	0.04 279	3.11 225	0.81 107	2.25 447	1.02 382	0.29 218	0.35 337	0.70 190	0.23 134	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 184	0.04 57
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
rafts_anoy	0.67 190	0.91 424	1.85 202	0.60 451	1.02 531	1.16 184	0.04 279	3.25 232	0.48 34	0.19 110	0.18 202	0.11 162	0.19 291	1.17 245	0.58 306	0.00 1	1.47 579	0.00 1	0.01 331	0.05 238	0.22 246

sCroCo_RVC	0.27 27	0.19 152	2.20 276	0.02 72	0.00 1	0.13 3	0.04 279	1.15 81	0.89 139	0.15 81	0.07 158	0.03 42	0.04 123	0.39 80	0.05 7	0.00 1	0.07 313	0.00 1	0.00 1	0.02 112	0.01 17

ARAFT	1.27 386	1.38 507	4.73 479	0.08 224	0.00 1	1.67 410	0.04 279	5.52 487	1.98 438	3.02 495	0.59 323	0.47 239	0.11 242	4.87 408	0.38 227	0.00 1	0.03 284	0.00 1	0.00 1	0.25 481	0.25 264

CFNet	1.24 371	1.33 502	3.20 391	0.26 364	0.03 194	1.43 312	0.04 279	5.03 444	2.39 474	0.61 231	0.71 341	1.30 349	0.23 306	6.72 494	1.16 411	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.25 481	0.10 138

MLCV	1.19 359	0.97 447	3.09 384	0.07 211	0.00 1	1.63 396	0.04 279	3.33 237	1.57 364	2.74 487	1.83 441	0.99 325	0.40 357	5.31 430	1.53 429	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 367	0.11 146

HSM	1.48 426	0.60 354	1.85 202	0.01 14	0.29 396	1.76 421	0.04 279	6.50 539	1.46 342	1.91 413	1.55 424	4.69 520	1.27 452	6.66 491	0.70 332	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 280	0.26 270

iResNet_ROB	1.22 367	1.37 505	2.59 335	0.14 290	0.00 1	1.38 296	0.04 279	7.36 564	2.85 515	1.07 303	1.24 402	0.93 316	0.11 242	4.28 371	0.84 364	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 367	0.11 146

WQFJX	0.65 184	0.15 78	0.58 16	0.09 243	0.46 441	1.18 194	0.05 302	5.53 488	2.31 465	0.21 125	0.03 85	0.18 193	0.10 232	0.66 181	0.53 292	0.00 1	0.03 284	0.00 1	0.00 1	0.08 295	0.85 429

FSD					0.85 503	0.30 9	0.05 302	0.33 10	1.07 195	0.04 30	0.04 114	0.13 177	0.02 55	0.52 127	0.33 188	0.00 1	1.05 526	0.00 1	0.00 1	0.01 46

DilatedVolume-Stereo	0.27 27	0.13 66	1.24 100	0.02 72	0.08 265	0.87 67	0.05 302	0.54 31	0.35 22	0.10 60	0.25 230	0.16 189	0.15 268	0.33 67	0.60 309	0.00 1	0.18 343	0.00 1	0.03 362	0.03 184	0.33 295

SCV	0.84 247	0.41 282	1.65 146	0.79 504	1.05 534	0.45 37	0.05 302	5.81 508	1.24 249	0.47 204	0.02 2	0.02 10	0.05 148	0.78 209	0.46 261	0.00 1	0.83 457	0.00 1	0.39 558	0.27 494	2.08 559

StereoAnything_RVC	1.07 327	2.26 552	2.62 340	0.41 398	0.89 511	0.36 24	0.05 302	3.54 248	1.22 241	0.20 119	0.28 239	0.07 133	0.02 55	0.49 114	0.28 164	0.00 1	0.81 451	0.00 1	0.00 1	6.20 580	1.57 508

SMoEStereo_RVC	0.26 21	0.48 307	0.92 55	0.03 114	0.00 1	1.05 112	0.05 302	0.52 28	0.83 120	0.08 51	0.03 85	0.04 63	0.02 55	0.41 86	0.29 168	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 379	0.43 337

tt45	0.54 132	0.46 298	1.12 86	0.04 151	0.00 1	1.32 276	0.05 302	1.00 72	0.79 90	0.05 36	0.03 85	0.09 149	0.03 94	5.35 434	0.28 164	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 393	0.15 180

WCG-NET	0.36 58	0.45 291	0.92 55	0.02 72	0.00 1	0.91 74	0.05 302	0.77 55	1.28 280	0.30 159	0.43 289	0.03 42	0.13 261	0.48 109	0.20 113	0.00 1	0.93 486	0.00 1	0.00 1	0.14 393	0.16 191

Pointernet	0.47 104	0.13 66	1.57 133	0.05 170	0.44 434	1.19 199	0.05 302	3.69 264	0.81 107	0.03 21	0.02 2	0.19 195	0.05 148	0.47 106	0.13 58	0.00 1	0.26 357	0.00 1	0.14 431	0.01 46	0.24 255

IGEV-BASED-STEREO-	1.80 460	20.09 606	11.97 576	0.09 243	0.00 1	0.46 39	0.05 302	0.49 25	0.50 36	0.17 92	0.03 85	0.04 63	0.00 1	0.14 10	0.45 251	0.00 1	0.35 372	0.00 1	0.06 389	0.07 280	1.12 466

WCG-NET（raft）	0.45 98	0.62 362	0.93 60	0.02 72	0.06 237	0.90 71	0.05 302	0.70 45	1.32 303	0.33 166	0.14 191	1.51 358	0.14 263	0.41 86	0.22 126	0.00 1	1.29 569	0.00 1	0.01 331	0.16 418	0.25 264

RAFT-Stereo-weight	0.57 150	0.10 35	1.28 104	0.10 258	0.42 428	1.41 308	0.05 302	3.80 276	0.86 125	1.02 294	0.52 307	0.26 215	0.01 19	0.42 90	0.15 74	0.00 1	0.47 380	0.00 1	0.00 1	0.01 46	0.60 374

test_for_model	4.73 555	23.37 609	1.56 131	13.12 600	10.72 601	1.09 141	0.05 302	4.90 434	2.02 441	2.16 436	0.09 169	0.14 180	0.04 123	0.20 19	0.29 168	8.07 591	2.41 594	0.00 1	0.01 331	20.56 610	3.81 584

MSKI-zero shot	0.91 268	0.18 121	1.86 205	0.61 456	0.62 481	1.36 289	0.05 302	3.41 242	0.31 17	0.73 248	1.79 439	0.88 305	0.00 1	4.71 393	0.16 85	0.00 1	0.93 486	0.00 1	0.21 486	0.02 112	0.32 289

LL-Strereo	2.29 501	1.55 521	5.01 492	0.64 467	2.78 575	1.52 356	0.05 302	5.04 445	1.24 249	2.73 485	2.87 486	5.10 531	5.49 558	7.22 529	0.81 354	0.04 507	1.31 570	0.00 1	0.00 1	0.31 508	2.08 559

CES	0.51 116	0.16 99	1.23 98	0.09 243	1.58 559	1.18 194	0.05 302	1.07 77	0.79 90	0.03 21	0.03 85	0.14 180	0.10 232	0.55 137	0.12 47	0.00 1	0.01 242	0.00 1	0.00 1	0.01 46	2.98 579

CRFU-Net	1.43 420	0.33 255	2.98 377	1.27 544	0.03 194	4.01 514	0.05 302	6.21 527	0.95 166	1.92 415	0.74 346	3.41 481	2.55 507	3.36 327	0.36 211	0.01 454	0.01 242	0.11 549	0.00 1	0.13 379	0.09 126

CSP-Net	1.13 344	0.76 399	1.67 149	0.01 14	0.00 1	2.81 479	0.05 302	5.62 491	1.14 208	1.14 314	0.85 367	1.80 387	0.23 306	6.10 463	0.36 211	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 379	0.03 50

IPLGR	0.88 258	0.30 232	3.78 442	0.06 192	0.07 252	1.26 245	0.05 302	3.78 273	1.62 379	0.80 259	0.35 265	0.79 298	0.76 413	3.42 330	0.27 161	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 295	0.16 191

AASNet	1.05 323	1.11 477	3.12 387	0.05 170	0.00 1	1.73 419	0.05 302	5.73 499	2.17 455	1.10 309	1.84 442	0.94 317	0.19 291	1.16 242	1.37 420	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.34 518	0.16 191

raft+_RVC	0.71 205	1.05 469	1.86 205	0.64 467	1.31 549	1.20 202	0.05 302	2.44 169	0.77 84	0.18 100	0.43 289	0.08 140	0.15 268	0.93 230	0.64 320	0.00 1	1.43 574	0.00 1	0.00 1	0.09 319	1.03 455

raftrobust	0.68 197	0.89 421	1.80 181	0.02 72	1.29 548	1.22 218	0.05 302	2.37 166	0.62 54	2.99 494	0.03 85	0.12 166	0.15 268	0.60 164	0.51 284	0.00 1	0.69 425	0.00 1	0.00 1	0.10 334	0.24 255

psm_up	1.01 313	0.68 378	2.47 326	0.04 151	0.00 1	2.01 437	0.05 302	4.09 337	1.29 288	2.65 476	0.47 298	1.71 378	0.44 361	3.65 342	0.45 251	0.06 521	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 393	0.06 84

FENet	0.61 166	0.22 182	1.75 166	0.05 170	0.00 1	1.21 213	0.05 302	3.78 273	1.28 280	1.08 304	0.02 2	1.61 367	0.09 223	0.60 164	0.35 207	0.00 1	0.01 242	0.00 1	0.00 1	0.04 218	0.08 101

GwcNet-RSSM	1.22 367	1.24 492	3.66 431	0.23 345	0.04 221	1.46 328	0.05 302	4.65 407	1.61 372	1.33 344	0.46 297	2.98 457	0.26 316	4.48 380	1.59 431	0.00 1	0.00 1	0.02 518	0.00 1	0.21 460	0.10 138

Nwc_Net	2.25 498	0.98 451	5.37 507	0.07 211	0.11 293	2.80 478	0.05 302	7.36 564	1.30 298	2.77 488	8.21 548	5.18 534	2.98 518	5.16 423	2.46 477	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 367	0.08 101

HSM-Net_RVC	1.51 430	0.11 49	1.93 223	0.00 1	0.01 103	1.91 434	0.05 302	7.86 571	1.93 432	3.77 518	3.76 506	3.16 468	0.36 340	4.34 374	0.83 362	0.01 454	0.01 242	0.00 1	0.00 1	0.01 46	0.11 146
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
CC-Net-ROB	2.09 482	1.17 484	3.97 449	1.52 557	0.23 363	3.35 500	0.05 302	5.09 449	2.74 499	1.09 306	1.40 413	0.97 323	0.18 286	6.66 491	0.87 370	1.46 575	1.64 583	7.13 588	0.00 1	1.67 569	0.54 355

iResNetv2_ROB	1.32 401	1.82 533	6.02 520	1.27 544	0.00 1	1.41 308	0.05 302	4.48 382	1.46 342	1.02 294	1.28 405	1.00 327	0.27 319	4.72 394	1.12 407	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.37 530	0.16 191

DDF-Stereo	0.49 109	0.13 66	1.51 122	0.23 345	0.45 437	0.89 69	0.06 331	1.74 119	0.45 30	0.10 60	0.02 2	0.18 193	0.19 291	1.65 278	0.56 301	0.12 539	0.73 435	0.00 1	0.14 431	0.01 46	0.57 371

zero-FE	0.54 132	0.12 59	2.19 274	0.26 364	0.44 434	0.84 66	0.06 331	1.74 119	0.47 33	0.38 176	0.09 169	0.17 192	0.12 256	1.55 270	0.58 306	0.18 547	0.74 437	0.00 1	0.23 497	0.01 46	0.59 373

z-ln-s-r	1.93 469	1.26 494	7.26 543	0.25 357	0.03 194	1.65 403	0.06 331	4.28 368	2.81 511	1.26 335	0.70 340	1.68 377	0.24 308	6.44 480	10.32 568	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 432	0.19 215

MM-Stereo_test3	0.67 190	0.55 331	1.54 128	0.93 525	0.06 237	0.98 86	0.06 331	3.80 276	1.40 331	0.23 135	0.54 309	0.26 215	0.05 148	0.68 186	0.46 261	0.00 1	0.81 451	0.00 1	0.00 1	0.33 514	0.68 396

GREAT-IGEV	0.63 176	0.27 216	1.97 232	0.43 406	1.32 550	1.14 174	0.06 331	0.43 20	0.73 76	0.37 172	0.56 313	0.02 10	0.07 191	0.53 132	0.63 319	0.05 511	1.44 575	0.00 1	0.20 475	0.12 367	2.36 572

AIO_rvc	0.63 176	0.64 370	2.03 242	0.82 511	1.08 538	0.42 32	0.06 331	1.37 86	1.24 249	0.39 180	0.04 114	0.09 149	0.06 172	0.84 223	0.50 281	0.01 454	1.06 530	0.00 1	0.03 362	0.11 357	1.81 540

AIO_test	0.55 139	0.33 255	2.02 241	0.77 502	1.08 538	0.43 34	0.06 331	0.88 65	0.92 150	0.38 176	0.04 114	0.85 302	0.03 94	0.79 211	0.26 158	0.00 1	0.95 499	0.00 1	0.08 397	0.03 184	1.20 476

rrr	1.15 353	1.21 488	5.05 494	0.18 307	0.16 329	0.83 61	0.06 331	2.88 196	1.44 337	0.40 185	0.04 114	0.06 111	0.09 223	6.04 459	2.22 463	0.00 1	0.48 384	0.00 1	0.19 469	0.16 418	1.59 515

DMCA-RVC	1.12 342	1.19 486	5.30 504	0.03 114	0.04 221	1.30 262	0.06 331	3.05 216	0.87 128	3.33 506	0.12 187	0.98 324	0.65 401	3.40 329	1.82 441	0.01 454	0.04 292	0.02 518	0.01 331	0.10 334	0.09 126

WQFJX1	0.66 189	0.22 182	0.60 18	0.04 151	0.40 421	1.19 199	0.07 340	5.81 508	2.79 510	0.18 100	0.03 85	0.21 202	0.20 298	0.73 198	0.45 251	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 295	0.18 209

coex_refinement	1.30 395	0.96 443	2.31 297	0.12 283	0.02 171	1.52 356	0.07 340	4.70 413	1.79 416	2.66 479	0.66 332	4.34 509	0.47 368	3.87 352	2.09 455	0.00 1	0.01 242	0.00 1	0.00 1	0.06 254	0.34 299

HUF	0.78 230	0.58 346	2.91 366	0.76 500	1.21 544	0.34 13	0.07 340	1.59 101	1.25 260	0.52 224	0.04 114	0.51 247	0.04 123	0.75 202	0.45 251	0.06 521	2.00 590	0.00 1	0.00 1	0.15 409	2.39 573

FACV-RUCA	0.58 154	0.13 66	1.73 160	0.07 211	0.12 303	1.15 178	0.07 340	4.23 361	1.27 273	0.25 142	0.99 380	0.19 195	0.30 326	0.31 59	0.21 123	0.00 1	0.00 1	0.08 540	0.02 359	0.24 478	0.19 215

LoS	0.32 45	0.19 152	1.27 103	0.11 276	0.01 103	1.32 276	0.07 340	1.44 93	0.79 90	0.06 40	0.04 114	0.27 217	0.11 242	0.60 164	0.13 58	0.00 1	0.01 242	0.00 1	0.00 1	0.03 184	0.01 17
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
test-1	0.77 227	0.31 241	1.67 149	0.03 114	0.97 521	1.23 222	0.07 340	4.63 402	0.75 80	0.73 248	0.67 338	1.06 331	0.03 94	0.58 149	0.80 352	0.02 482	0.79 447	0.00 1	0.07 393	0.01 46	0.96 447

LRCNet_RVC	60.82 616	63.91 619	64.33 611	69.26 617	50.13 615	19.76 594	0.07 340	58.24 617	5.77 554	75.95 619	85.64 619	74.51 618	62.84 618	58.99 617	50.33 615	93.38 628	56.04 622	93.60 626	93.06 626	68.67 620	71.95 623

test_xeample3	0.95 288	1.30 498	5.13 498	0.19 314	0.23 363	0.95 83	0.07 340	2.30 160	1.47 348	0.40 185	0.05 134	0.08 140	0.07 191	1.45 268	2.27 467	0.00 1	0.69 425	0.00 1	0.33 545	0.17 432	1.85 544

FADNet_RVC	1.32 401	1.54 519	5.37 507	0.02 72	0.06 237	2.78 477	0.07 340	4.19 353	1.03 190	0.44 195	0.35 265	0.67 270	0.10 232	5.42 438	1.92 447	0.24 554	0.33 368	0.11 549	0.33 545	0.66 560	0.68 396

RYNet	1.76 454	0.81 409	4.24 457	0.34 387	0.10 287	2.62 472	0.07 340	5.36 475	2.08 447	1.38 353	0.35 265	4.71 521	1.35 455	6.73 495	4.61 522	0.00 1	0.05 300	0.00 1	0.00 1	0.05 238	0.33 295

model_zeroshot	0.87 255	0.46 298	2.80 352	0.68 479	0.93 518	1.84 431	0.08 350	3.66 263	0.66 60	1.23 331	0.01 1	1.18 341	0.06 172	1.25 257	0.46 261	0.03 496	0.71 431	0.00 1	0.20 475	0.02 112	1.14 469

Any-RAFT	0.76 223	0.13 66	1.46 114	0.03 114	0.01 103	2.76 476	0.08 350	4.09 337	1.69 395	1.08 304	0.26 236	1.95 397	0.31 331	0.95 233	0.09 21	0.01 454	0.20 352	0.00 1	0.00 1	0.01 46	0.08 101

LL-Strereo2	0.63 176	0.97 447	2.03 242	0.76 500	0.86 507	1.15 178	0.08 350	1.85 131	1.20 228	0.45 200	0.02 2	0.50 244	0.07 191	0.63 171	0.65 322	0.00 1	0.17 342	0.00 1	0.03 362	0.05 238	1.05 458

4D-IteraStereo	0.59 155	0.98 451	2.62 340	0.04 151	0.09 276	1.07 124	0.08 350	1.45 94	0.39 23	0.12 73	0.05 134	0.82 301	0.10 232	0.77 206	1.05 400	0.00 1	0.40 373	0.00 1	0.00 1	0.08 295	1.79 538

STrans-v2	1.75 452	0.45 291	3.43 414	0.03 114	0.19 343	1.48 343	0.08 350	7.25 560	2.16 451	2.04 427	2.80 483	3.60 488	3.78 535	7.00 517	0.52 290	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 112	0.10 138

RAFT	0.91 268	0.96 443	1.82 194	0.89 521	0.44 434	0.97 85	0.08 350	3.71 269	1.25 260	0.36 171	0.20 219	3.87 498	0.27 319	0.70 190	0.49 276	0.00 1	0.83 457	0.00 1	0.01 331	0.47 539	0.87 432

sAnonymous2	0.50 112	0.60 354	4.41 469	0.01 14	0.00 1	0.34 13	0.08 350	2.33 162	1.09 199	0.03 21	0.06 145	0.04 63	0.10 232	0.29 48	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 393	0.35 301

CroCo_RVC	0.50 112	0.60 354	4.41 469	0.01 14	0.00 1	0.34 13	0.08 350	2.33 162	1.09 199	0.03 21	0.06 145	0.04 63	0.10 232	0.29 48	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 393	0.35 301

GES	0.75 220	0.26 206	2.66 344	0.01 14	0.00 1	1.63 396	0.08 350	6.06 524	0.57 47	0.68 238	0.40 280	0.37 224	0.66 404	0.84 223	0.49 276	0.02 482	0.00 1	0.01 497	0.00 1	0.08 295	0.10 138

APVNet	1.68 448	0.75 394	4.94 490	0.13 287	0.01 103	4.56 528	0.08 350	5.20 457	1.44 337	1.51 369	1.05 383	2.87 452	0.93 425	6.76 497	2.76 485	0.01 454	0.00 1	0.07 537	0.00 1	0.34 518	0.08 101

FADNet-RVC	1.30 395	1.62 525	6.28 527	0.03 114	0.00 1	1.61 388	0.08 350	4.49 383	2.04 444	0.41 190	0.10 173	0.63 259	0.64 396	5.55 443	1.69 437	0.01 454	0.08 319	0.00 1	0.00 1	0.52 550	0.31 284

RTSC	3.18 521	2.15 549	8.20 558	0.67 478	0.38 420	4.41 525	0.08 350	5.64 492	5.80 556	6.14 552	3.43 500	3.37 477	1.55 471	7.50 537	12.15 576	0.00 1	0.84 459	0.00 1	0.25 513	0.51 544	0.53 353

NLCSM	0.74 218	0.31 241	0.59 17	0.10 258	0.47 444	1.20 202	0.09 362	4.62 400	1.94 435	0.18 100	0.06 145	0.21 202	0.22 304	3.97 356	0.33 188	0.00 1	0.05 300	0.00 1	0.00 1	0.17 432	0.23 250

GCST	1.13 344	1.32 500	3.12 387	0.57 445	0.90 512	0.92 75	0.09 362	4.38 376	1.43 334	0.49 216	0.51 305	0.39 228	0.35 337	5.56 444	0.95 389	1.34 574	0.02 273	0.00 1	0.00 1	0.13 379	0.15 180

TransformOpticalFlow	1.53 435	0.40 278	3.46 417	0.66 470	0.07 252	1.56 369	0.09 362	4.35 374	1.86 420	1.72 401	2.27 460	3.53 487	3.04 519	6.93 510	0.49 276	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 184	0.10 138

LMCR-Stereo	1.28 387	1.13 480	2.41 311	0.57 445	0.03 194	2.72 474	0.09 362	6.86 549	0.88 134	2.44 468	1.92 443	0.14 180	1.55 471	3.57 337	1.12 407	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 418	0.02 35

Anonymous3	0.61 166	0.23 188	2.97 374	0.01 14	0.00 1	2.54 465	0.09 362	3.88 299	0.89 139	0.19 110	0.23 227	0.12 166	0.05 148	0.61 168	0.17 92	0.00 1	0.08 319	0.00 1	0.00 1	0.05 238	0.18 209

BEATNet_4x	1.24 371	1.45 512	5.03 493	0.58 447	0.02 171	1.34 284	0.09 362	5.29 467	1.69 395	2.01 426	0.25 230	1.18 341	0.44 361	2.11 299	2.70 482	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 393	0.54 355

R-Stereo Train	0.56 145	0.15 78	1.83 197	0.02 72	0.00 1	1.26 245	0.09 362	4.14 348	0.45 30	1.86 407	0.42 285	0.06 111	0.01 19	0.32 62	0.46 261	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 72

RAFT-Stereo	0.56 145	0.15 78	1.83 197	0.02 72	0.00 1	1.26 245	0.09 362	4.14 348	0.45 30	1.86 407	0.42 285	0.06 111	0.01 19	0.32 62	0.46 261	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 72
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
DispFullNet	8.26 576	24.76 610	14.96 586	14.77 603	7.78 595	5.23 539	0.09 362	5.67 495	3.16 520	9.01 571	4.87 524	6.15 543	10.66 582	10.44 573	4.54 520	2.54 578	0.33 368	15.59 603	4.84 603	13.17 602	6.59 591

G2L-Stereo_test	1.14 349	1.01 459	2.97 374	0.27 371	0.01 103	1.66 405	0.10 371	3.73 270	1.31 301	2.21 440	0.11 178	3.18 470	0.49 370	4.55 389	0.70 332	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 454	0.30 280

999	0.56 145	0.38 271	1.07 79	0.01 14	0.00 1	1.31 267	0.10 371	0.44 21	0.80 99	0.02 13	0.32 253	0.03 42	0.02 55	5.80 454	0.60 309	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 418	0.11 146

cross-raft	0.67 190	0.19 152	1.85 202	0.58 447	0.71 493	1.09 141	0.10 371	3.52 247	0.69 67	0.41 190	0.02 2	2.81 448	0.04 123	0.55 137	0.23 134	0.00 1	0.13 338	0.00 1	0.16 447	0.01 46	0.22 246

STTStereo	0.98 304	0.62 362	3.78 442	0.25 357	0.15 325	1.44 317	0.10 371	3.57 251	1.75 410	1.46 363	0.19 214	1.74 382	0.44 361	3.47 332	0.54 296	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 46	0.05 72

gasm-f	0.61 166	0.29 230	1.50 120	0.79 504	1.14 540	1.13 164	0.11 375	1.12 78	0.66 60	0.41 190	0.02 2	0.01 1	0.08 206	0.69 189	0.81 354	0.06 521	1.05 526	0.00 1	0.00 1	0.23 469	2.11 562

UGAM	1.32 401	0.49 309	3.75 440	0.20 329	0.06 237	1.12 157	0.11 375	3.55 249	1.34 309	0.11 65	2.42 470	4.45 512	0.08 206	7.01 520	0.34 202	0.00 1	0.44 378	0.00 1	0.28 533	0.30 506	0.31 284

UDG	3.15 519	9.41 599	2.81 354	2.72 572	0.92 516	2.39 457	0.11 375	4.12 344	1.30 298	2.35 455	3.63 504	4.96 525	1.58 475	4.33 373	2.89 492	1.22 572	0.04 292	8.09 590	3.80 600	4.94 577	1.35 487

IPLG	0.99 307	0.76 399	3.08 382	0.06 192	0.06 237	1.40 301	0.11 375	3.81 279	1.07 195	0.81 260	1.00 381	0.50 244	0.60 385	5.65 449	0.38 227	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 469	0.20 235

Consistency-Raft	1.48 426	0.96 443	5.40 510	0.36 388	0.31 413	1.66 405	0.11 375	4.30 372	4.32 539	0.47 204	5.99 533	0.86 303	2.09 492	1.19 247	1.31 415	0.03 496	0.01 242	0.00 1	0.00 1	0.27 494	0.02 35

GEStereo_RVC	1.25 375	0.76 399	2.61 338	0.37 391	0.01 103	1.40 301	0.11 375	6.93 550	1.20 228	1.22 330	0.78 355	1.58 364	0.77 414	6.13 464	0.66 324	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 393	0.23 250

ADLNet	1.35 408	0.55 331	2.95 372	0.01 14	0.05 231	2.22 445	0.11 375	5.06 447	2.83 513	2.42 466	2.19 455	2.63 437	0.68 407	3.59 338	1.37 420	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 432	0.27 273

UPFNet	0.99 307	0.32 250	2.89 362	0.00 1	0.00 1	1.90 432	0.11 375	4.10 339	1.10 202	2.35 455	0.12 187	1.91 392	0.08 206	4.02 357	0.78 349	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 295	0.04 57

RGC	2.11 486	0.95 439	4.61 476	0.08 224	0.29 396	3.34 499	0.11 375	5.40 480	1.78 414	3.93 522	4.52 519	5.20 535	3.05 520	5.78 452	2.78 488	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 367	0.18 209

MIPNet	0.77 227	0.74 391	2.72 346	0.08 224	0.07 252	1.32 276	0.12 384	4.14 348	1.51 353	0.90 270	0.11 178	0.67 270	0.95 426	1.42 266	0.30 176	0.00 1	0.01 242	0.01 497	0.01 331	0.15 409	0.23 250

LG-Stereo_L1	0.24 16	0.20 162	0.85 37	0.20 329	0.15 325	0.34 13	0.13 385	0.86 63	0.80 99	0.08 51	0.02 2	0.02 10	0.00 1	0.22 23	0.23 134	0.00 1	0.57 406	0.00 1	0.00 1	0.01 46	0.19 215

ITSA-stereo	1.24 371	0.23 188	2.14 268	0.19 314	0.04 221	1.43 312	0.13 385	6.24 530	3.22 523	0.78 256	0.36 269	0.63 259	1.05 431	5.67 450	2.24 466	0.03 496	0.00 1	0.09 543	0.06 389	0.08 295	0.19 215

Wz-Net-LNSev	1.60 444	1.48 516	8.20 558	0.03 114	0.03 194	3.95 512	0.13 385	4.89 430	2.33 469	0.92 275	0.31 250	3.64 491	1.40 458	2.90 315	1.50 427	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 334	0.20 235

NCC-stereo	2.09 482	1.02 462	4.78 482	0.10 258	0.26 383	2.33 454	0.13 385	5.82 510	1.70 399	2.98 492	3.18 493	4.63 517	5.69 560	6.26 469	2.76 485	0.05 511	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 295	0.14 170

Abc-Net	2.09 482	1.02 462	4.78 482	0.10 258	0.26 383	2.33 454	0.13 385	5.82 510	1.70 399	2.98 492	3.18 493	4.63 517	5.69 560	6.26 469	2.76 485	0.05 511	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 295	0.14 170
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
gwcnet-sp	1.11 337	0.71 383	4.90 486	0.05 170	0.01 103	2.59 468	0.14 390	4.22 358	1.38 327	1.93 416	0.18 202	0.68 274	0.38 346	3.77 347	0.98 392	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 379	0.08 101

scenet	1.11 337	0.71 383	4.90 486	0.05 170	0.01 103	2.59 468	0.14 390	4.22 358	1.38 327	1.93 416	0.18 202	0.68 274	0.38 346	3.77 347	0.98 392	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 379	0.08 101

ssnet	1.11 337	0.71 383	4.90 486	0.05 170	0.01 103	2.59 468	0.14 390	4.22 358	1.38 327	1.93 416	0.18 202	0.68 274	0.38 346	3.77 347	0.98 392	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 379	0.08 101

IIG-Stereo	1.39 413	0.67 377	1.73 160	2.48 570	0.05 231	1.63 396	0.14 390	3.00 211	1.20 228	2.94 491	2.23 458	3.03 460	0.55 375	7.41 533	0.66 324	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 112	0.07 94

LG-Stereo_L2	0.25 18	0.20 162	0.81 32	0.20 329	0.15 325	1.04 102	0.15 394	0.62 39	0.53 38	0.09 57	0.02 2	0.02 10	0.00 1	0.23 28	0.23 134	0.00 1	0.55 400	0.00 1	0.00 1	0.01 46	0.20 235

111	1.00 310	1.05 469	3.63 426	0.01 14	0.04 221	1.20 202	0.16 395	4.50 384	2.24 458	1.32 342	1.15 396	2.00 400	0.31 331	0.59 160	0.79 350	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 334	0.84 427

FADNet	1.38 411	1.42 511	5.62 514	0.03 114	0.06 237	2.56 466	0.16 395	4.66 408	1.64 389	0.35 168	0.11 178	1.66 374	1.05 431	5.64 448	1.59 431	0.18 547	0.02 273	0.01 497	0.01 331	0.52 550	0.23 250

PSMNet_ROB	1.31 398	1.27 495	3.91 447	0.05 170	0.11 293	1.69 414	0.16 395	3.98 317	1.59 369	1.15 318	0.34 258	2.77 444	0.62 391	4.43 379	3.80 511	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 367	0.12 155

TCMNet	1.67 447	0.92 430	6.06 522	0.15 296	1.43 553	1.83 428	0.17 398	4.72 414	1.56 362	1.88 409	2.94 487	1.92 393	0.45 365	5.34 433	3.00 496	0.00 1	0.06 307	0.06 536	0.00 1	0.43 536	0.48 343

RAFT-Test	0.85 251	0.19 152	2.98 377	0.66 470	0.99 526	1.83 428	0.17 398	3.16 226	1.19 222	0.71 241	0.11 178	3.21 474	0.02 55	0.58 149	0.33 188	0.00 1	0.47 380	0.00 1	0.29 535	0.01 46	0.15 180

SHD	3.58 526	1.83 534	6.41 533	1.34 552	1.21 544	4.84 532	0.17 398	7.95 572	12.83 580	7.86 562	3.32 498	5.08 529	2.63 508	5.54 442	8.57 550	0.01 454	0.75 440	0.00 1	0.18 462	0.31 508	0.73 409

DeepPruner_ROB	1.04 320	0.99 454	3.05 380	0.02 72	0.00 1	1.60 382	0.17 398	3.96 313	0.52 37	3.41 509	0.03 85	2.06 403	0.17 282	3.35 326	1.12 407	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 393	0.14 170

XPNet_ROB	1.41 417	0.81 409	2.75 349	0.04 151	0.01 103	1.70 415	0.17 398	4.14 348	1.69 395	4.12 525	1.10 388	1.58 364	0.52 371	5.13 421	4.07 515	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 357	0.25 264

PDISCO_ROB	2.54 507	1.40 509	5.07 497	1.06 535	2.01 567	8.28 565	0.17 398	7.96 573	6.01 558	1.48 367	1.75 436	3.67 492	1.25 450	7.74 546	2.07 454	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.39 531	0.42 335

ACV-stereo	1.68 448	0.45 291	3.08 382	0.05 170	0.04 221	6.19 550	0.18 404	2.01 146	0.33 21	0.23 135	0.02 2	10.33 567	5.28 556	4.05 359	1.17 412	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 184	0.15 180

SFCPSM	0.87 255	0.20 162	2.57 334	0.02 72	0.07 252	2.45 459	0.18 404	5.65 493	1.51 353	0.85 264	0.77 353	0.67 270	0.30 326	1.77 287	0.22 126	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 378	0.09 319	0.09 126

GANetREF_RVC	1.25 375	1.39 508	4.10 451	0.10 258	0.00 1	2.25 446	0.18 404	4.68 411	2.78 505	0.69 239	0.34 258	1.87 389	0.65 401	5.07 417	0.68 329	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 295	0.07 94
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
FBW_ROB	2.74 512	1.02 462	4.72 478	0.43 406	0.18 337	4.35 523	0.18 404	7.28 562	3.50 526	3.57 513	3.38 499	4.86 523	1.22 447	11.70 583	5.76 531	0.17 546	0.08 319	0.59 568	0.12 424	0.28 498	1.40 491

DRN-Test	1.79 458	0.51 318	4.94 490	0.19 314	0.14 314	3.30 495	0.19 408	6.58 543	2.31 465	4.40 532	0.77 353	2.10 407	1.73 481	5.40 437	2.82 491	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 331	0.12 367	0.27 273

AIO-Stereo-zeroshot1	1.97 475	0.97 447	7.79 552	0.68 479	1.01 529	1.47 335	0.20 409	7.05 557	1.44 337	0.54 227	6.19 535	5.17 533	1.14 436	1.65 278	1.18 413	0.01 454	0.77 442	0.00 1	0.64 576	0.25 481	1.23 477

CoDeX	1.03 319	0.45 291	2.50 332	0.06 192	0.20 348	1.51 353	0.20 409	6.54 541	1.96 436	0.73 248	0.68 339	1.04 328	0.31 331	3.86 351	0.38 227	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 295	0.07 94

GASNet	1.77 457	2.50 560	7.05 541	0.47 420	0.02 171	1.50 349	0.20 409	4.55 394	2.55 487	0.98 281	1.48 421	2.24 419	1.57 474	6.25 468	3.41 507	0.00 1	0.05 300	0.00 1	0.00 1	0.55 553	0.12 155

BSDual-CNN	0.94 279	0.15 78	1.48 116	0.04 151	0.00 1	3.30 495	0.20 409	6.00 518	1.17 215	2.36 457	0.64 329	1.78 385	0.10 232	0.80 217	0.71 334	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 112	0.06 84

hknet	1.21 363	0.25 202	2.89 362	0.04 151	0.00 1	3.30 495	0.20 409	6.00 518	1.19 222	2.36 457	0.64 329	3.38 479	0.05 148	3.04 319	0.73 340	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 112	0.06 84

DDUNet	3.58 526	11.19 601	3.84 444	3.59 577	3.31 578	4.14 517	0.20 409	4.40 378	1.33 306	2.72 484	3.11 492	3.16 468	0.37 342	4.18 361	1.47 425	2.02 577	0.05 300	10.10 596	3.59 599	5.85 579	3.05 581

psmorigin	2.16 491	0.75 394	10.72 571	0.24 352	0.03 194	1.62 393	0.20 409	3.80 276	1.16 210	5.40 546	3.08 490	5.77 540	2.29 496	5.62 447	2.13 456	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 295	0.25 264

YMNet	1.76 454	0.93 433	4.46 471	0.18 307	0.30 408	4.41 525	0.21 416	4.21 354	1.46 342	3.07 497	4.85 522	4.12 505	0.37 342	3.05 320	2.47 478	0.05 511	0.12 334	0.08 540	0.01 331	0.51 544	0.40 324

YMNet_1	1.76 454	0.93 433	4.46 471	0.18 307	0.30 408	4.41 525	0.21 416	4.21 354	1.46 342	3.07 497	4.85 522	4.12 505	0.37 342	3.05 320	2.47 478	0.05 511	0.12 334	0.08 540	0.01 331	0.51 544	0.40 324

ICVP	0.53 128	0.09 22	1.86 205	0.01 14	0.01 103	1.12 157	0.21 416	4.35 374	0.68 66	0.45 200	0.28 239	0.33 221	0.07 191	0.72 197	0.25 149	0.00 1	0.07 313	0.00 1	0.00 1	0.04 218	0.11 146
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
ACVNet	0.75 220	0.56 341	2.30 292	0.09 243	0.00 1	1.39 297	0.21 416	2.76 188	1.34 309	0.88 267	0.75 348	1.92 393	0.26 316	0.51 122	1.65 434	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 409	0.20 235

hitnet-ft	1.26 384	0.71 383	2.37 305	0.04 151	0.00 1	1.39 297	0.21 416	3.94 308	2.53 485	1.61 389	1.11 390	4.21 508	0.36 340	4.83 407	1.65 434	0.01 454	0.00 1	0.03 525	0.00 1	0.11 357	0.08 101

Anonymous_2	2.17 492	0.32 250	2.35 302	0.80 508	0.85 503	1.67 410	0.22 421	4.62 400	0.71 70	1.12 312	0.40 280	3.18 470	1.94 489	0.84 223	0.77 348	0.06 521	1.09 538	3.25 586	14.62 613	3.25 575	1.43 493

LCNet	0.93 276	0.21 172	1.62 138	0.14 290	0.26 383	1.20 202	0.22 421	2.71 185	0.90 145	1.82 405	0.21 223	0.12 166	2.50 505	5.59 445	0.16 85	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 418	0.79 419

ETE_ROB	1.42 419	1.04 467	3.10 385	0.02 72	0.03 194	1.81 426	0.22 421	4.73 415	1.67 394	4.77 536	1.43 416	2.77 444	0.08 206	4.23 367	2.20 459	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 254	0.20 235

AdaStereo	0.76 223	0.12 59	1.73 160	0.05 170	0.00 1	1.46 328	0.23 424	5.16 455	1.66 392	1.19 322	0.37 271	1.54 360	0.17 282	0.86 227	0.54 296	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 46	0.08 101
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
NVstereo2D	1.25 375	0.34 257	5.21 503	0.09 243	0.03 194	1.61 388	0.23 424	4.95 438	1.92 429	1.05 299	0.38 274	2.53 432	0.61 386	5.36 435	0.44 246	0.00 1	0.10 329	0.00 1	0.03 362	0.04 218	0.19 215

DLCB_ROB	1.38 411	0.60 354	1.96 228	0.10 258	0.00 1	1.53 359	0.23 424	4.02 325	1.91 428	3.54 511	1.97 446	3.40 480	0.30 326	4.91 409	2.97 494	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 218	0.12 155

SQANet	2.65 510	1.92 542	3.73 438	4.47 579	2.98 576	2.59 468	0.24 427	4.66 408	1.11 204	2.48 470	0.59 323	1.57 361	0.86 421	3.95 355	1.67 436	7.97 590	0.14 339	0.48 563	0.03 362	7.84 583	3.68 583

riskmin	0.95 288	0.06 1	2.01 237	0.80 508	0.86 507	1.58 376	0.24 427	4.28 368	0.53 38	0.85 264	0.29 242	2.60 435	1.04 430	0.70 190	0.61 314	0.00 1	0.85 462	0.00 1	0.26 521	0.01 46	1.48 496

PFNet	1.13 344	0.26 206	3.28 403	1.27 544	0.55 456	1.60 382	0.24 427	1.80 126	1.19 222	2.37 460	1.21 400	0.63 259	0.30 326	6.85 501	0.46 261	0.16 545	0.01 242	0.00 1	0.07 393	0.18 445	0.24 255

RAFT-345	1.25 375	0.12 59	2.08 253	0.54 438	0.13 308	1.55 365	0.24 427	0.65 42	2.51 484	1.19 322	7.68 544	0.92 314	0.05 148	6.86 502	0.50 281	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 46	0.00 1

PSMNet-RUCA	0.83 240	0.86 415	2.85 360	0.03 114	0.02 171	2.04 440	0.25 431	4.74 417	1.79 416	0.45 200	1.38 411	0.12 166	0.12 256	1.16 242	0.37 222	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.28 498	0.07 94

DDVS	1.00 310	0.21 172	1.83 197	0.21 335	0.27 388	3.12 488	0.25 431	3.00 211	0.71 70	0.77 254	0.82 360	2.14 409	0.44 361	5.24 426	0.66 324	0.00 1	0.01 242	0.01 497	0.00 1	0.04 218	0.20 235

ASMatch	1.46 422	0.17 111	2.35 302	0.73 492	0.20 348	1.22 218	0.25 431	1.04 76	0.89 139	0.30 159	11.50 561	0.92 314	2.31 498	6.65 490	0.56 301	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 331	0.00 1	0.04 57

FADNet-RVC-Resample	1.28 387	1.46 513	6.58 537	0.10 258	0.14 314	1.54 364	0.25 431	4.29 371	1.46 342	0.61 231	0.23 227	1.29 348	0.28 321	5.23 425	1.06 401	0.10 534	0.16 340	0.09 543	0.06 389	0.28 498	0.39 318

AIO-Stereo-zeroshot	1.52 433	0.60 354	5.47 512	0.27 371	1.02 531	1.33 283	0.26 435	6.85 548	1.21 237	0.60 229	0.62 326	5.38 539	1.37 456	1.76 286	1.11 406	0.00 1	0.72 434	0.00 1	0.57 570	0.17 432	0.98 449

psmg	0.93 276	0.15 78	1.48 116	0.02 72	0.00 1	3.25 493	0.26 435	5.45 485	1.17 215	2.00 424	1.45 417	1.78 385	0.10 232	0.80 217	0.71 334	0.00 1	0.00 1	0.01 497	0.00 1	0.02 112	0.04 57

ADLNet2	1.52 433	0.79 404	3.51 420	0.01 14	0.69 489	1.26 245	0.26 435	4.84 424	3.10 518	1.67 395	3.23 495	4.17 507	0.80 418	4.77 403	1.00 396	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 468	0.12 155

Patchmatch Stereo++	0.59 155	0.18 121	1.73 160	0.08 224	0.08 265	1.62 393	0.26 435	1.62 108	1.25 260	1.00 292	0.18 202	0.75 288	0.03 94	2.68 307	0.20 113	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 112	0.05 72
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-softLoss	0.96 292	0.18 121	2.32 298	1.26 542	0.03 194	1.50 349	0.26 435	2.90 199	1.27 273	1.30 339	0.38 274	0.39 228	0.01 19	6.94 511	0.36 211	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 112	0.01 17

KMStereo	0.96 292	0.18 121	2.32 298	1.26 542	0.03 194	1.50 349	0.26 435	2.90 199	1.27 273	1.30 339	0.38 274	0.39 228	0.01 19	6.94 511	0.36 211	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 112	0.01 17

iRAFT	0.59 155	0.18 121	1.73 160	0.08 224	0.08 265	1.62 393	0.26 435	1.62 108	1.25 260	1.00 292	0.18 202	0.75 288	0.03 94	2.68 307	0.20 113	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 112	0.05 72

RASNet	1.75 452	0.71 383	2.93 369	0.20 329	3.20 577	1.75 420	0.26 435	3.87 294	2.64 489	0.98 281	1.46 419	5.25 538	1.67 479	6.73 495	2.81 490	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 254	0.47 339

iGMRVC	0.59 155	0.18 121	1.75 166	0.08 224	0.09 276	1.63 396	0.27 443	1.61 105	1.27 273	0.99 286	0.19 214	0.75 288	0.03 94	2.78 311	0.20 113	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 112	0.04 57

fast-acv-ft	1.54 436	0.86 415	4.85 484	0.11 276	0.12 303	3.88 510	0.28 444	2.97 208	2.26 461	0.96 280	3.49 501	2.97 456	1.23 448	3.47 332	2.75 484	0.04 507	0.01 242	0.04 531	0.04 378	0.44 538	0.08 101

SACVNet	1.14 349	0.74 391	2.49 329	0.07 211	0.00 1	1.65 403	0.28 444	4.52 388	1.51 353	2.11 432	0.79 356	1.57 361	0.07 191	5.28 429	1.31 415	0.01 454	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.26 489	0.18 209

NF-Stereo	0.92 271	0.18 121	1.99 235	1.31 548	0.01 103	1.55 365	0.28 444	3.09 221	1.24 249	1.20 326	0.57 314	0.24 207	0.01 19	6.43 476	0.35 207	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 112	0.00 1

OCTAStereo	0.93 276	0.18 121	2.01 237	1.31 548	0.01 103	1.56 369	0.28 444	3.09 221	1.24 249	1.21 327	0.57 314	0.25 212	0.01 19	6.43 476	0.35 207	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 112	0.00 1

RE-Stereo	0.92 271	0.18 121	2.01 237	1.31 548	0.01 103	1.55 365	0.28 444	3.09 221	1.24 249	1.21 327	0.57 314	0.24 207	0.01 19	6.43 476	0.34 202	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 112	0.00 1

TVStereo	0.92 271	0.18 121	2.01 237	1.31 548	0.01 103	1.55 365	0.28 444	3.09 221	1.24 249	1.21 327	0.57 314	0.24 207	0.01 19	6.43 476	0.34 202	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 112	0.00 1

DeepPrunerF	2.71 511	1.57 523	16.51 589	0.22 339	0.33 414	1.45 324	0.28 444	6.26 533	9.92 575	1.25 334	0.44 291	1.98 398	1.61 476	7.33 530	4.17 517	0.00 1	0.01 242	0.07 537	0.10 412	0.33 514	0.29 278

zh-mn7	4.28 544	4.04 583	17.92 590	0.11 276	0.07 252	1.53 359	0.29 451	4.81 422	6.49 560	8.41 565	16.07 573	2.83 450	1.19 440	11.32 579	9.99 563	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 454	0.36 303

Wz-Net-LNSev-Ref	1.86 462	1.13 480	5.96 519	0.02 72	0.00 1	5.00 534	0.29 451	5.31 470	2.38 472	2.65 476	1.15 396	2.32 428	1.95 490	5.59 445	3.35 506	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 218	0.14 170

CIPLG	0.94 279	1.29 497	3.53 423	0.19 314	0.03 194	1.45 324	0.29 451	3.87 294	1.61 372	2.10 431	2.52 477	0.21 202	0.11 242	0.85 226	0.29 168	0.00 1	0.05 300	0.01 497	0.05 381	0.21 460	0.08 101

IPLGR_C	0.94 279	1.37 505	3.71 435	0.19 314	0.02 171	1.44 317	0.29 451	3.88 299	1.62 379	2.04 427	2.44 476	0.20 198	0.12 256	0.79 211	0.29 168	0.00 1	0.05 300	0.01 497	0.05 381	0.21 460	0.08 101

ACRE	0.94 279	1.27 495	3.93 448	0.22 339	0.02 171	1.44 317	0.29 451	3.88 299	1.60 371	1.97 422	2.42 470	0.21 202	0.11 242	0.82 221	0.29 168	0.00 1	0.04 292	0.01 497	0.05 381	0.21 460	0.09 126

PSM-adaLoss	0.54 132	0.18 121	1.72 157	0.08 224	0.09 276	1.63 396	0.29 451	1.60 102	1.27 273	0.99 286	0.18 202	0.76 293	0.02 55	1.79 290	0.20 113	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 112	0.05 72

RAFT-IKP	0.54 132	0.18 121	1.77 176	0.08 224	0.07 252	1.47 335	0.29 451	1.61 105	1.26 267	0.99 286	0.18 202	0.74 286	0.02 55	1.77 287	0.20 113	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 112	0.04 57

PMTNet	0.26 21	0.21 172	1.40 111	0.02 72	0.02 171	1.16 184	0.29 451	1.00 72	0.18 2	0.04 30	0.03 85	0.07 133	0.02 55	0.47 106	0.15 74	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 184	0.02 35

Select-FE	1.56 440	0.63 365	5.34 506	0.42 401	0.65 483	1.56 369	0.30 459	6.29 534	1.29 288	1.93 416	0.42 285	5.00 528	3.89 537	1.02 235	0.71 334	0.00 1	0.58 410	0.00 1	0.37 556	0.02 112	0.88 434

IGEV-RUCA	0.31 41	0.10 35	0.83 34	0.12 283	0.11 293	1.25 236	0.31 460	0.85 61	0.27 14	0.11 65	0.14 191	0.16 189	0.24 308	0.35 71	0.25 149	0.05 511	0.19 349	0.20 556	0.23 497	0.19 448	0.32 289

HUI-Stereo	0.54 132	0.18 121	1.78 178	0.08 224	0.08 265	1.63 396	0.31 460	1.60 102	1.28 280	0.99 286	0.18 202	0.76 293	0.02 55	1.56 271	0.19 107	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 112	0.05 72

IRAFT_RVC	1.13 344	0.39 274	2.40 308	1.51 556	0.25 374	1.37 291	0.31 460	2.93 207	1.24 249	1.58 388	0.79 356	1.14 339	1.54 468	6.53 483	0.44 246	0.00 1	0.12 334	0.00 1	0.00 1	0.02 112	0.03 50

OMP-Stereo	1.29 391	0.75 394	1.67 149	2.47 569	0.29 396	1.61 388	0.32 463	2.38 167	1.09 199	2.66 479	1.14 394	3.04 461	0.17 282	7.40 532	0.60 309	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 280	0.08 101

ROB_FTStereo_v2	0.52 124	0.18 121	1.71 156	0.08 224	0.09 276	1.59 378	0.32 463	1.61 105	1.25 260	0.99 286	0.19 214	0.76 293	0.02 55	1.36 264	0.20 113	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 112	0.04 57

ROB_FTStereo	0.55 139	0.18 121	1.75 166	0.08 224	0.09 276	1.61 388	0.32 463	1.60 102	1.26 267	0.99 286	0.19 214	0.75 288	0.03 94	1.97 295	0.19 107	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 112	0.04 57

DANet	1.96 472	0.24 193	3.72 436	0.78 503	0.48 447	2.65 473	0.34 466	3.94 308	1.71 401	4.35 529	1.56 425	5.09 530	0.56 377	6.97 515	5.99 534	0.01 454	0.00 1	0.00 1	0.01 331	0.04 218	0.66 385
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
UGAM-zero	1.89 465	0.19 152	2.80 352	0.22 339	0.47 444	1.57 373	0.35 467	6.96 554	0.60 51	1.40 357	0.26 236	8.37 558	4.43 544	7.06 523	0.71 334	0.00 1	0.67 422	0.00 1	0.58 571	0.02 112	1.16 473

Pruner-Stereo	0.63 176	0.21 172	1.86 205	1.03 533	0.10 287	1.59 378	0.35 467	2.26 159	1.22 241	2.22 441	0.45 294	0.25 212	0.01 19	0.67 184	0.38 227	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 112	0.02 35

ssnet_v2	1.33 406	0.64 370	2.83 357	0.06 192	0.03 194	2.08 442	0.36 469	5.88 513	2.33 469	2.52 473	0.88 369	3.06 463	0.54 373	1.75 285	3.30 504	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.25 481	0.13 163

Reg-Stereo(zero)	0.71 205	0.07 6	2.28 288	0.03 114	1.01 529	1.58 376	0.37 470	1.52 96	0.78 85	0.18 100	0.16 195	1.75 383	1.08 433	0.91 229	1.25 414	0.00 1	0.51 390	0.00 1	0.24 510	0.01 46	0.54 355

PWC_ROB	3.30 523	1.83 534	8.47 561	0.62 463	0.56 459	1.31 267	0.39 471	4.53 390	5.05 548	7.66 561	15.14 570	3.37 477	2.43 502	6.86 502	6.74 541	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.51 544	0.54 355

DeepStereo_RVC	0.59 155	0.16 99	1.65 146	0.08 224	0.06 237	1.37 291	0.40 472	1.58 99	1.26 267	1.03 297	0.83 362	0.49 241	1.52 467	0.94 231	0.18 97	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 112	0.13 163

MaskLacGwcNet_RVC	1.88 463	0.88 419	3.47 418	1.64 561	0.22 358	4.27 519	0.40 472	3.90 305	1.63 385	0.72 247	0.71 341	3.06 463	0.11 242	5.13 421	1.03 399	5.07 583	0.54 397	0.00 1	0.00 1	1.73 570	3.16 582

HHNet	0.94 279	0.28 219	2.48 327	0.19 314	0.08 265	1.32 276	0.42 474	2.48 171	0.84 122	1.39 356	5.80 531	0.14 180	1.74 482	0.49 114	0.94 388	0.06 521	0.00 1	0.01 497	0.00 1	0.14 393	0.04 57

DRaft	1.40 415	0.20 162	1.83 197	0.09 243	0.01 103	1.66 405	0.42 474	2.13 157	0.59 49	3.75 517	5.16 526	0.41 233	4.27 542	5.52 440	1.63 433	0.01 454	0.06 307	0.00 1	0.07 393	0.08 295	0.12 155

DStereoRT	4.23 543	0.91 424	6.37 532	0.09 243	0.41 424	5.17 537	0.44 476	4.84 424	2.67 491	1.91 413	1.56 425	1.72 380	3.39 527	6.50 482	2.04 453	0.00 1	0.69 425	38.20 616	5.02 606	0.07 280	2.54 576

CRE-IMP	0.49 109	0.14 74	1.75 166	0.08 224	0.05 231	1.48 343	0.45 477	1.64 110	1.22 241	0.92 275	0.29 242	0.87 304	0.01 19	0.39 80	0.25 149	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 184	0.17 199

CVANet_RVC	1.37 410	0.82 411	3.23 395	0.54 438	0.11 293	1.48 343	0.46 478	4.01 323	2.23 457	3.33 506	1.34 409	1.51 358	0.37 342	6.38 475	0.69 331	0.01 454	0.00 1	0.00 1	0.05 381	0.19 448	0.62 378

w-ln-seven-2	2.43 505	1.73 531	14.40 583	0.27 371	0.07 252	1.40 301	0.47 479	4.54 392	3.57 528	3.26 505	1.19 399	2.29 424	1.65 478	7.16 527	5.50 529	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 331	0.21 460	0.76 414

w-ln-seven	3.40 524	2.22 550	14.89 585	0.33 386	0.16 329	7.02 554	0.47 479	5.98 517	5.62 552	5.50 548	2.37 464	4.11 504	1.42 459	6.86 502	10.41 569	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 478	0.38 316

AF-Net	2.51 506	1.12 478	5.46 511	0.01 14	0.13 308	2.03 438	0.47 479	7.04 556	2.74 499	4.09 524	10.64 559	4.99 526	2.94 514	4.94 411	3.28 503	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 432	0.15 180

z-mn7	4.53 552	3.38 571	10.95 572	0.14 290	0.03 194	8.41 567	0.48 482	4.63 402	14.42 584	3.68 516	18.00 579	4.72 522	1.20 441	11.78 584	8.25 548	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.21 460	0.39 318

NRIStereo	0.82 238	0.17 111	1.56 131	0.61 456	0.05 231	1.61 388	0.48 482	1.52 96	1.19 222	0.91 271	0.17 197	0.65 264	0.03 94	7.00 517	0.25 149	0.00 1	0.06 307	0.00 1	0.00 1	0.06 254	0.17 199

LALA_ROB	1.55 438	1.07 473	2.99 379	0.02 72	0.06 237	3.20 491	0.49 484	4.07 333	1.80 418	3.79 519	0.66 332	4.51 513	0.25 315	3.82 350	4.07 515	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 334	0.11 146

MFN_U_SF_RVC	4.10 541	2.36 556	12.04 577	1.00 529	0.27 388	10.31 572	0.51 485	8.83 576	3.69 531	4.90 541	3.30 497	9.33 563	3.43 529	8.28 553	9.42 557	0.41 558	0.53 396	0.52 564	0.81 580	0.90 564	1.05 458

edge stereo	2.06 478	0.42 285	4.20 455	0.14 290	0.09 276	1.82 427	0.51 485	5.38 476	2.48 483	3.45 510	3.96 515	8.28 557	1.80 486	5.90 456	2.30 468	0.00 1	0.00 1	0.01 497	0.00 1	0.16 418	0.19 215

PA-Net	1.56 440	1.13 480	5.13 498	0.07 211	0.17 333	1.46 328	0.53 487	4.73 415	3.04 517	0.92 275	1.30 406	2.29 424	0.62 391	6.63 488	3.00 496	0.01 454	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 280	0.15 180
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
IGEV-FE	1.07 327	0.28 219	3.68 433	0.51 435	0.58 465	1.13 164	0.54 488	4.64 404	0.73 76	1.14 314	0.75 348	3.18 470	0.69 408	0.76 203	0.57 303	0.00 1	0.52 394	0.00 1	0.16 447	0.04 218	1.56 506

IGEV_Zeroshot_test	1.07 327	0.28 219	3.68 433	0.51 435	0.58 465	1.13 164	0.54 488	4.64 404	0.73 76	1.14 314	0.75 348	3.21 474	0.70 409	0.77 206	0.57 303	0.00 1	0.52 394	0.00 1	0.16 447	0.04 218	1.56 506

EGLCR-Stereo	0.64 182	0.12 59	1.52 123	0.74 494	0.75 497	1.83 428	0.54 488	2.79 192	0.67 63	0.66 237	0.04 114	0.01 1	0.02 55	0.77 206	0.45 251	0.00 1	0.71 431	0.00 1	0.00 1	0.00 1	1.14 469

PFNet+	0.65 184	0.19 152	2.19 274	0.29 376	0.06 237	1.46 328	0.54 488	1.74 119	1.62 379	1.35 349	0.45 294	0.36 223	0.01 19	2.41 301	0.25 149	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 112	0.01 17

Syn2CoEx	1.91 467	1.85 537	6.43 536	0.05 170	0.00 1	1.47 335	0.54 488	6.03 523	2.24 458	2.24 446	2.19 455	2.06 403	3.10 521	6.57 485	2.58 480	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.34 518	0.40 324

DisPM	0.96 292	0.17 111	2.10 260	0.90 522	0.02 171	1.53 359	0.55 493	1.86 132	1.31 301	2.42 466	0.82 360	0.38 227	0.01 19	6.92 508	0.20 113	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 112	0.00 1

SST-Stereo	1.12 342	0.10 35	1.98 233	0.85 514	0.24 370	1.72 417	0.56 494	2.10 154	2.01 439	1.19 322	1.07 384	1.57 361	1.88 488	6.92 508	0.24 145	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 184	0.02 35

MSAF-DinoV2	4.86 556	4.93 587	11.35 575	1.15 539	0.06 237	3.13 489	0.57 495	7.49 567	4.56 543	2.13 435	0.94 375	16.45 582	5.99 563	14.60 593	18.54 594	0.06 521	0.03 284	0.09 543	0.74 578	2.00 573	2.34 571

stereogan	2.38 503	0.59 350	5.05 494	0.01 14	0.09 276	8.26 564	0.58 496	4.92 435	3.65 530	4.68 535	4.60 520	6.43 547	2.39 501	5.27 428	0.72 339	0.00 1	0.01 242	0.01 497	0.00 1	0.27 494	0.13 163

GwcNet	1.96 472	1.51 517	7.43 547	0.30 379	1.20 542	4.13 516	0.61 497	4.45 381	1.92 429	1.53 373	2.31 461	3.93 501	0.54 373	5.50 439	3.16 501	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 331	0.39 531	0.24 255

AAGNet	1.60 444	0.15 78	1.76 172	1.17 540	0.27 388	1.51 353	0.64 498	1.71 114	1.20 228	1.67 395	0.81 359	1.59 366	2.23 494	6.08 462	11.16 572	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 184	0.02 35

RAFT_R40	1.08 331	0.11 49	2.09 259	0.83 512	0.20 348	1.68 413	0.64 498	2.11 156	1.19 222	1.05 299	1.13 392	1.77 384	1.43 460	6.90 506	0.33 188	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 184	0.01 17

iRaft-Stereo_20w	1.39 413	0.18 121	3.72 436	0.79 504	0.56 459	1.90 432	0.65 500	8.85 577	1.05 193	2.05 429	0.42 285	1.24 344	1.23 448	1.69 281	0.95 389	0.00 1	0.62 419	0.00 1	0.44 559	0.02 112	1.41 492

Prome-Stereo	1.29 391	0.09 22	1.62 138	0.12 283	0.24 370	1.28 257	0.65 500	2.98 209	0.93 155	2.08 430	8.52 549	0.75 288	2.83 513	2.19 300	0.11 39	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 112	1.39 489

XQC	3.16 520	2.00 544	7.71 550	0.97 528	0.67 486	5.07 535	0.69 502	6.58 543	4.95 547	5.04 543	1.98 449	4.99 526	3.12 522	7.96 549	10.02 564	0.00 1	0.63 420	0.00 1	0.18 462	0.36 525	0.38 316

EDNetEfficientorigin	10.48 587	2.34 555	98.78 626	0.23 345	0.25 374	3.01 485	0.70 503	4.69 412	17.04 590	19.07 595	15.43 571	12.52 572	11.56 587	9.41 564	12.62 578	0.01 454	0.01 242	0.00 1	0.01 331	0.25 481	1.76 529

PAM_32	1.91 467	0.18 121	2.96 373	0.69 481	0.73 495	5.20 538	0.71 504	6.02 522	1.17 215	1.33 344	2.00 450	9.90 566	3.21 525	1.29 260	0.81 354	0.00 1	0.59 415	0.00 1	0.53 566	0.06 254	0.87 432

Ntro	3.66 533	2.08 547	4.34 461	7.58 586	4.53 581	6.25 551	0.72 505	5.35 472	1.65 391	0.48 214	1.77 437	2.68 441	1.25 450	5.10 419	2.31 469	8.72 593	0.31 366	2.13 583	0.05 381	9.73 589	6.18 590

ADCRef	2.57 509	1.40 509	7.90 554	0.11 276	0.11 293	4.71 531	0.74 506	5.45 485	1.66 392	3.15 500	1.65 432	1.61 367	2.25 495	4.54 388	15.56 588	0.03 496	0.00 1	0.01 497	0.10 412	0.27 494	0.23 250

KYRaft	1.26 384	0.08 14	1.58 134	0.06 192	0.23 363	1.28 257	0.75 507	2.92 202	0.81 107	3.20 501	7.14 543	0.99 325	2.70 510	1.56 271	0.16 85	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 112	1.66 523

PAM	1.83 461	0.18 121	3.32 405	0.66 470	0.61 473	5.41 542	0.77 508	6.32 535	0.94 161	1.37 352	1.11 390	9.51 564	2.30 497	1.23 254	0.74 342	0.00 1	0.58 410	0.00 1	0.53 566	0.03 184	0.90 440

DSFCA	1.45 421	0.51 318	2.76 350	0.01 14	0.03 194	3.64 508	0.83 509	3.28 235	1.45 340	3.25 504	0.44 291	2.89 454	1.45 461	6.07 461	2.14 457	0.00 1	0.02 273	0.00 1	0.00 1	0.06 254	0.10 138

GMM-Stereo	1.17 356	0.10 35	2.29 290	0.13 287	0.22 358	1.43 312	0.84 510	2.83 194	1.16 210	2.73 485	3.09 491	0.54 251	0.87 422	5.31 430	0.16 85	0.01 454	0.00 1	0.00 1	0.02 359	0.02 112	1.72 524

DEmStereo	1.56 440	0.16 99	2.44 322	0.09 243	0.02 171	1.77 422	0.87 511	1.72 115	1.08 198	2.48 470	6.30 538	1.06 331	5.02 550	6.28 471	1.81 439	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 46	0.01 17

CBMV_ROB	2.06 478	0.31 241	2.72 346	0.63 464	0.00 1	2.83 480	0.88 512	5.24 462	2.41 476	4.28 528	6.16 534	3.07 466	3.47 530	5.81 455	2.69 481	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 238	0.56 366

PVD	6.50 568	1.70 528	6.71 539	1.66 562	1.59 560	7.94 561	0.89 513	11.13 584	24.35 596	12.01 581	19.10 583	8.76 561	9.89 579	9.85 567	11.06 571	0.02 482	1.12 546	0.00 1	0.26 521	0.25 481	1.72 524

PASM	2.20 494	1.85 537	10.33 569	1.00 529	0.41 424	1.98 435	0.90 514	3.85 290	2.76 502	4.38 530	1.53 423	3.49 486	1.54 468	6.60 486	2.43 474	0.14 543	0.02 273	0.00 1	0.03 362	0.33 514	0.39 318

FAT-Stereo	1.95 470	0.23 188	3.66 431	0.18 307	0.03 194	1.80 425	0.94 515	5.35 472	3.11 519	4.23 526	5.00 525	5.22 537	2.76 512	5.07 417	1.09 404	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 238	0.17 199

RP	2.09 482	0.90 422	3.88 445	0.22 339	0.61 473	1.72 417	0.94 515	4.97 439	2.65 490	3.87 520	5.63 530	4.44 511	4.28 543	4.99 414	2.35 471	0.01 454	0.00 1	0.00 1	0.01 331	0.20 454	0.13 163

NVStereoNet_ROB	4.22 542	2.29 553	6.13 525	1.40 555	1.14 540	2.84 481	0.97 517	5.67 495	5.66 553	5.25 544	14.28 568	12.40 571	5.35 557	10.74 576	5.33 526	1.24 573	1.01 519	0.67 573	0.62 574	0.63 558	0.69 403
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
coex-ft	12.25 594	6.22 592	80.44 616	0.15 296	0.15 325	2.43 458	0.98 518	3.07 219	29.54 601	49.22 616	16.44 574	15.69 580	16.17 594	7.44 535	15.30 587	0.05 511	0.07 313	0.01 497	0.05 381	0.35 523	1.15 471

MFMNet_re	2.39 504	1.65 527	6.10 523	3.04 573	0.90 512	2.34 456	0.98 518	4.77 421	3.79 533	6.95 556	7.08 542	1.84 388	3.79 536	2.53 302	1.57 430	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.25 481	0.26 270

RAFT + AFF	1.88 463	1.84 536	4.19 454	0.05 170	0.85 503	2.29 451	1.00 520	6.32 535	2.26 461	1.88 409	1.80 440	1.27 345	3.66 532	6.56 484	2.36 472	0.02 482	0.34 371	0.00 1	0.01 331	0.41 535	0.50 346

delet	1.31 398	0.61 360	2.64 343	0.05 170	0.17 333	2.84 481	1.00 520	4.88 429	2.46 480	1.38 353	1.37 410	1.62 369	0.90 424	4.52 385	1.48 426	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 393	0.08 101

MDST_ROB	3.81 536	0.21 172	4.29 460	2.64 571	1.45 555	13.85 582	1.02 522	8.06 574	2.67 491	15.14 593	8.81 550	2.70 442	1.55 471	9.31 563	3.90 512	0.03 496	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 184	0.63 380

StereoDRNet	1.66 446	1.21 488	5.39 509	0.06 192	0.11 293	2.49 463	1.06 523	5.28 465	1.89 425	3.60 515	0.63 327	2.28 420	0.64 396	4.70 392	3.25 502	0.00 1	0.03 284	0.00 1	0.01 331	0.15 409	0.36 303

MSMD_ROB	5.26 560	0.52 327	3.22 393	0.15 296	0.01 103	8.63 568	1.06 523	4.76 419	4.16 537	13.72 586	26.77 601	13.87 576	15.95 593	7.89 548	3.94 513	0.11 536	0.01 242	0.00 1	0.00 1	0.06 254	0.34 299

Wz-Net-SNSev	3.01 516	3.59 578	12.98 580	0.45 411	0.04 221	2.72 474	1.12 525	5.80 507	2.42 477	2.30 451	2.62 480	6.39 546	1.29 453	10.20 570	7.19 543	0.00 1	0.01 242	0.00 1	0.00 1	0.29 504	0.72 408

DAS	1.40 415	0.11 49	2.83 357	0.04 151	0.01 103	1.31 267	1.14 526	4.51 386	2.02 441	4.84 538	2.33 462	1.65 372	0.56 377	5.53 441	0.85 365	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 112	0.19 215

SepStereo	1.41 417	0.11 49	2.83 357	0.04 151	0.01 103	1.31 267	1.14 526	4.51 386	2.02 441	4.84 538	2.33 462	1.65 372	0.56 377	5.78 452	0.85 365	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 112	0.19 215

SPS-STEREO	3.67 534	1.46 513	4.23 456	0.36 388	0.23 363	3.93 511	1.20 528	6.67 546	3.50 526	11.05 577	8.81 550	9.53 565	4.63 547	9.10 561	7.25 544	0.01 454	0.01 242	0.00 1	0.00 1	0.13 379	1.28 484
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
pmcnn	3.98 538	0.95 439	7.29 544	0.71 485	1.42 552	2.84 481	1.22 529	5.89 514	2.42 477	9.34 573	11.71 562	18.88 587	2.65 509	6.89 505	6.35 538	0.00 1	0.07 313	0.00 1	0.00 1	0.21 460	0.76 414

ADCMid	4.33 546	2.40 558	13.81 582	0.23 345	0.40 421	4.90 533	1.23 530	5.73 499	3.73 532	11.06 578	3.94 513	6.67 551	5.11 551	7.11 524	18.03 592	0.12 539	0.08 319	0.55 565	0.46 560	0.61 556	0.49 345

FC-DCNN	6.44 567	0.46 298	3.25 401	0.54 438	0.56 459	8.01 563	1.37 531	8.76 575	7.15 565	19.35 599	22.25 595	22.72 592	15.44 592	10.37 572	7.93 547	0.00 1	0.01 242	0.00 1	0.00 1	0.03 184	0.64 384

HBP-ISP	1.59 443	1.12 478	3.42 413	0.53 437	0.10 287	4.27 519	1.44 532	5.35 472	1.61 372	3.58 514	0.87 368	0.91 309	1.18 439	6.64 489	0.46 261	0.04 507	0.02 273	0.00 1	0.00 1	0.06 254	0.24 255

FC-DCNN v2	6.60 570	0.46 298	3.23 395	0.56 442	0.58 465	8.28 565	1.46 533	9.35 578	7.29 566	19.57 600	23.13 596	23.87 596	14.94 591	10.69 575	7.88 546	0.00 1	0.01 242	0.00 1	0.00 1	0.03 184	0.63 380

DPSNet	3.98 538	1.01 459	12.58 578	0.74 494	0.55 456	5.24 540	1.53 534	12.44 586	4.82 546	2.89 489	0.97 379	6.37 545	11.43 586	8.20 551	8.61 551	0.09 533	0.51 390	0.11 549	0.38 557	0.35 523	0.83 426

ccnet	1.96 472	0.68 378	3.59 424	0.26 364	0.19 343	3.68 509	1.55 535	4.89 430	1.77 412	2.68 482	3.92 511	3.44 482	1.72 480	5.02 416	5.22 525	0.06 521	0.00 1	0.09 543	0.01 331	0.13 379	0.32 289

FCDSN-DC	5.38 561	0.65 374	3.19 390	0.24 352	0.46 441	5.71 543	1.61 536	5.83 512	4.51 542	14.74 591	22.03 593	20.43 589	13.01 589	8.48 556	6.00 535	0.02 482	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 280	0.52 351
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
SuperB	3.75 535	2.46 559	15.54 588	0.32 382	0.06 237	4.29 521	1.61 536	4.25 363	11.49 578	2.56 475	1.31 408	2.01 402	1.86 487	6.94 511	8.94 553	0.05 511	0.03 284	0.10 548	0.08 397	10.62 594	0.56 366

ACVNet-4b	6.14 565	2.39 557	6.31 529	9.73 593	7.26 590	8.81 569	1.62 538	7.27 561	6.07 559	0.41 190	6.42 539	11.47 569	2.37 500	9.17 562	2.72 483	9.70 597	2.42 595	10.45 597	0.01 331	11.04 596	7.12 594

S-Stereo	2.12 488	0.32 250	6.30 528	0.24 352	0.22 358	2.51 464	1.83 539	5.38 476	5.55 551	2.46 469	5.91 532	2.81 448	0.71 410	5.19 424	2.45 476	0.00 1	0.02 273	0.00 1	0.00 1	0.07 280	0.37 306

G-Net	3.58 526	0.58 346	5.14 500	1.61 558	1.86 562	10.46 573	1.85 540	3.24 231	1.69 395	8.68 567	11.81 563	6.03 541	7.62 571	4.82 405	5.52 530	0.08 531	0.12 334	0.07 537	0.15 436	0.16 418	0.16 191

aanetorigin	2.99 514	1.00 457	9.85 567	0.23 345	0.23 363	1.59 378	2.01 541	1.94 142	1.25 260	14.45 589	10.04 557	2.98 457	3.75 533	4.97 413	4.01 514	0.10 534	0.05 300	0.09 543	0.11 417	0.55 553	0.55 361

MeshStereo	6.09 564	0.97 447	3.59 424	0.26 364	0.14 314	7.68 560	2.02 542	10.42 581	5.77 554	20.76 602	19.69 589	22.78 593	10.56 581	10.29 571	6.16 536	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 504	0.41 330
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
TDLM	1.32 401	0.90 422	2.42 318	0.61 456	0.03 194	1.59 378	2.04 543	3.73 270	2.29 464	1.70 400	0.94 375	1.07 333	0.67 405	6.49 481	1.12 407	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 445	0.54 355

otaku	3.61 529	2.06 545	4.04 450	6.41 584	3.35 579	4.67 530	2.08 544	5.97 516	1.58 366	2.19 439	2.62 480	3.47 484	1.45 461	4.36 375	2.17 458	8.55 592	0.25 354	1.89 581	0.03 362	9.29 587	5.81 589

Wz-Net-MNSev	2.17 492	1.90 541	7.77 551	0.02 72	0.01 103	4.60 529	2.08 544	5.70 498	2.83 513	4.02 523	1.50 422	1.87 389	2.53 506	5.10 419	3.04 498	0.00 1	0.01 242	0.00 1	0.00 1	0.14 393	0.31 284

WZ-Net	4.64 553	2.57 561	25.72 597	0.10 258	0.09 276	3.07 486	2.08 544	6.59 545	5.41 549	6.08 551	4.09 517	7.02 554	6.04 564	11.64 580	11.45 573	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.21 460	0.61 376

zh-sn7	4.41 549	4.45 585	18.43 591	0.15 296	0.01 103	4.00 513	2.16 547	5.26 463	2.74 499	4.24 527	10.00 556	4.09 503	6.64 567	10.84 577	14.33 582	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.28 498	0.63 380

ADCPNet	3.94 537	1.47 515	14.87 584	0.11 276	0.45 437	7.19 555	2.23 548	5.42 482	3.18 521	4.53 534	2.03 451	7.48 556	5.27 555	7.05 522	14.73 585	0.02 482	0.74 437	0.04 531	0.91 588	0.23 469	0.85 429

ACVNet_1	6.79 572	2.72 565	6.97 540	9.78 594	7.38 594	7.67 559	2.29 549	10.50 582	6.93 564	4.51 533	5.39 528	13.21 573	6.34 566	7.02 521	3.31 505	9.70 597	2.48 597	10.85 599	0.11 417	11.41 598	7.23 595

SGM-Forest	2.15 490	0.50 312	2.42 318	0.19 314	0.25 374	3.47 505	2.38 550	4.53 390	2.46 480	5.64 550	3.99 516	3.74 493	2.22 493	6.99 516	3.08 499	0.01 454	0.02 273	0.00 1	0.00 1	0.05 238	0.98 449
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
SGM_RVC	4.67 554	0.61 360	2.62 340	1.13 537	0.29 396	7.96 562	2.60 551	7.55 568	4.36 540	12.34 582	9.95 554	15.94 581	8.56 573	10.88 578	6.38 539	0.22 553	0.25 354	0.20 556	0.23 497	0.32 512	0.92 442
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
ADCP+	3.18 521	1.81 532	11.33 574	0.07 211	0.20 348	5.83 546	2.80 552	4.60 398	2.69 493	1.68 398	0.28 239	3.75 494	3.14 523	6.82 499	17.90 591	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 454	0.56 366

MonStereo1	10.75 588	2.23 551	5.91 518	8.16 590	6.70 587	14.65 587	2.96 553	15.03 590	22.40 594	12.79 583	29.40 607	27.00 598	18.11 600	11.79 585	8.67 552	6.75 587	0.06 307	3.82 587	0.53 566	9.53 588	8.55 603

WAO-8	14.47 597	5.06 588	6.42 534	8.00 588	6.65 585	23.95 601	2.97 554	23.01 607	45.08 615	19.24 597	34.86 612	33.07 603	17.51 597	17.59 598	14.38 583	5.22 584	0.86 463	10.06 594	0.85 582	10.25 590	4.34 585

Venus	14.47 597	5.06 588	6.42 534	8.00 588	6.65 585	23.95 601	2.97 554	23.01 607	45.08 615	19.24 597	34.85 611	33.07 603	17.51 597	17.59 598	14.38 583	5.22 584	0.86 463	10.06 594	0.85 582	10.25 590	4.34 585

PSM-AAD	1.21 363	0.08 14	1.53 125	0.10 258	0.27 388	1.35 288	3.14 556	2.74 187	0.83 120	2.89 489	2.04 452	0.16 189	5.25 554	3.51 334	0.21 123	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 112	0.08 101

GANet	2.23 497	0.92 430	3.10 385	0.88 517	0.08 265	2.25 446	3.25 557	4.61 399	1.71 401	2.55 474	9.98 555	2.56 433	1.47 465	7.52 538	2.98 495	0.00 1	0.04 292	0.02 518	0.08 397	0.14 393	0.42 335

NCCL2	1.51 430	1.32 500	3.27 402	0.03 114	0.07 252	1.63 396	3.29 558	4.54 392	1.61 372	3.22 502	0.37 271	3.84 497	0.31 331	4.42 378	2.02 452	0.00 1	0.00 1	0.02 518	0.00 1	0.09 319	0.22 246

FINET	2.99 514	2.11 548	7.66 549	1.13 537	1.79 561	4.35 523	3.34 559	5.66 494	7.93 571	2.49 472	3.29 496	1.66 374	2.47 504	6.70 493	4.44 519	0.82 564	1.38 573	0.03 525	0.30 537	0.36 525	1.88 549

Wz-Net-TNSev	4.36 547	6.36 593	22.98 594	0.22 339	0.06 237	7.00 553	3.45 560	7.46 566	3.81 534	2.12 433	0.63 327	7.29 555	5.11 551	9.87 568	9.72 561	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 359	0.36 525	0.66 385

RainbowNet	5.23 559	4.09 584	4.92 489	9.61 592	6.18 584	5.26 541	3.48 561	7.68 570	4.58 544	1.94 420	3.02 488	4.67 519	3.42 528	5.90 456	2.01 450	9.59 595	2.19 592	8.45 591	0.20 475	10.52 592	6.82 592

EDNetEfficient	6.66 571	1.34 503	34.37 601	0.66 470	1.93 566	2.04 440	3.59 562	3.08 220	14.92 585	20.02 601	9.53 553	6.48 549	10.85 584	7.65 540	15.21 586	0.03 496	0.10 329	0.01 497	0.22 491	0.61 556	0.55 361

WCMA_ROB	5.16 558	1.07 473	4.40 468	0.66 470	0.69 489	6.28 552	3.63 563	5.39 478	4.05 536	14.77 592	19.39 587	15.46 579	10.72 583	7.67 544	6.77 542	0.19 550	0.27 360	0.18 555	0.20 475	0.18 445	1.23 477

SANet	5.04 557	1.86 539	7.96 555	0.39 395	0.12 303	7.51 558	3.73 564	7.20 559	16.07 588	7.15 557	13.16 565	12.35 570	8.70 574	8.28 553	5.37 528	0.00 1	0.01 242	0.00 1	0.00 1	0.13 379	0.71 407

CSAN	3.10 517	1.72 529	5.85 516	0.37 391	0.14 314	4.15 518	3.91 565	4.94 437	4.65 545	6.43 553	6.29 537	4.62 516	5.17 553	8.13 550	4.85 524	0.02 482	0.03 284	0.03 525	0.05 381	0.26 489	0.48 343

DGSMNet	2.56 508	1.15 483	7.39 545	1.34 552	2.02 568	3.20 491	3.97 566	6.11 526	1.72 406	1.52 372	2.72 482	3.23 476	0.63 393	4.74 395	2.39 473	1.12 569	1.53 581	1.54 577	1.32 593	1.40 567	2.10 561

THIR-Stereo	1.54 436	0.48 307	1.88 214	0.01 14	0.02 171	1.08 132	4.17 567	2.48 171	0.41 25	1.09 306	4.30 518	1.90 391	4.08 541	6.84 500	1.81 439	0.00 1	0.00 1	0.04 531	0.00 1	0.06 254	0.04 57

CBMV	1.97 475	0.56 341	2.61 338	0.46 414	0.07 252	2.91 484	4.18 568	4.58 397	2.78 505	5.50 548	2.21 457	2.84 451	2.94 514	4.75 398	2.31 469	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 409	0.60 374
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
ACVNet_2	9.32 580	2.76 566	8.07 556	8.84 591	6.89 588	14.54 586	4.19 569	14.25 589	23.92 595	7.62 560	19.61 588	20.42 588	5.93 562	8.52 558	3.64 508	9.16 594	1.74 587	7.93 589	0.36 553	10.56 593	7.47 598

ADCS	5.55 563	3.55 574	19.07 592	0.43 406	0.14 314	5.87 547	4.20 570	7.65 569	7.80 570	9.79 574	6.22 536	6.48 549	5.52 559	10.52 574	22.41 606	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.48 540	0.97 448

GrayStereo	1.55 438	0.06 1	1.53 125	0.75 498	0.20 348	1.27 251	4.44 571	3.44 243	1.20 228	4.92 542	3.92 511	0.45 236	4.54 546	3.43 331	0.09 21	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.49 565	0.02 112	0.25 264

ADCL	3.64 532	1.54 519	8.53 563	0.26 364	0.28 394	7.37 556	4.49 572	5.42 482	3.61 529	4.79 537	3.85 509	5.14 532	4.47 545	6.28 471	15.73 589	0.05 511	0.01 242	0.11 549	0.13 427	0.34 518	0.33 295

FTStereo	2.20 494	0.09 22	2.07 250	0.18 307	0.13 308	1.43 312	4.50 573	2.98 209	0.97 177	3.35 508	17.70 577	0.77 296	4.06 539	4.36 375	0.15 74	0.15 544	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 112	1.19 474

EAI-Stereo	1.50 429	0.16 99	1.53 125	0.25 357	0.91 515	2.30 452	4.98 574	6.09 525	1.87 423	1.38 353	5.56 529	0.49 241	0.59 383	1.21 250	0.83 362	0.00 1	0.31 366	0.00 1	1.09 592	0.02 112	0.56 366

MADNet+	11.36 589	15.59 604	70.62 614	1.36 554	1.52 557	20.21 595	4.98 574	12.73 587	8.13 572	3.88 521	6.42 539	8.89 562	6.29 565	32.76 612	29.90 611	0.25 555	1.05 526	0.01 497	0.22 491	0.60 555	1.76 529

IMH	11.71 591	4.49 586	4.59 475	11.55 599	9.35 600	14.27 585	5.00 576	21.03 604	25.97 599	8.90 570	23.64 599	20.58 590	10.29 580	13.39 589	9.59 558	10.13 602	2.57 600	15.53 602	1.75 596	13.04 601	8.53 601

NaN_ROB	2.33 502	1.31 499	4.55 473	0.32 382	0.30 408	3.13 489	5.01 577	4.57 396	2.78 505	5.49 547	1.73 434	2.28 420	1.98 491	7.48 536	4.32 518	0.01 454	0.06 307	0.03 525	0.09 406	0.20 454	0.88 434

WAO-7	9.62 581	2.87 567	5.64 515	0.96 527	0.21 357	20.37 596	5.13 578	23.65 610	26.32 600	13.11 585	27.70 604	22.69 591	14.04 590	14.53 592	13.11 579	0.13 541	0.09 325	0.58 566	0.10 412	0.51 544	0.75 413

LSM	7.83 575	2.59 562	24.93 596	4.71 580	40.61 613	3.55 506	5.22 579	5.91 515	7.48 567	10.86 576	13.66 567	4.55 514	3.92 538	7.72 545	5.88 533	0.02 482	0.26 357	0.00 1	0.00 1	0.30 506	14.53 611

IMH-64-1	10.12 583	3.75 581	4.24 457	11.47 597	9.26 598	11.93 578	5.30 580	18.72 595	15.74 586	7.16 558	18.55 580	16.83 583	6.83 568	11.66 581	9.62 559	10.09 599	2.54 598	15.69 604	1.72 594	12.82 599	8.45 599

IMH-64	10.12 583	3.75 581	4.24 457	11.47 597	9.26 598	11.93 578	5.30 580	18.72 595	15.74 586	7.16 558	18.55 580	16.83 583	6.83 568	11.66 581	9.62 559	10.09 599	2.54 598	15.69 604	1.72 594	12.82 599	8.45 599

Dean	12.08 593	3.10 569	8.10 557	10.98 596	8.34 597	18.85 592	5.53 582	21.57 606	40.96 614	11.81 580	21.91 592	25.74 597	9.74 577	8.20 551	5.76 531	9.65 596	2.35 593	9.94 593	0.65 577	10.97 595	7.40 596

LE_ROB	13.25 595	1.86 539	12.84 579	2.35 567	1.43 553	7.50 557	5.92 583	10.14 580	48.57 617	57.70 617	24.61 600	23.44 595	32.60 612	10.12 569	24.95 610	0.06 521	0.08 319	0.13 553	0.20 475	0.09 319	0.41 330

CrosDoStereo	1.72 450	0.31 241	1.91 220	0.03 114	0.07 252	1.40 301	5.95 584	3.61 256	1.62 379	0.98 281	3.79 507	0.94 317	4.66 548	7.11 524	1.86 444	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 367	0.08 101

DeepStereo_LL	1.72 450	0.31 241	1.91 220	0.03 114	0.07 252	1.40 301	5.95 584	3.61 256	1.62 379	0.98 281	3.79 507	0.94 317	4.66 548	7.11 524	1.86 444	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 367	0.08 101

RTS	10.27 585	3.55 574	66.16 612	1.62 559	2.34 569	13.96 583	6.25 586	6.95 552	18.07 591	8.81 568	19.18 584	6.82 552	2.96 516	26.87 607	19.93 598	0.00 1	0.42 375	0.00 1	0.03 362	0.40 533	0.99 452

RTSA	10.27 585	3.55 574	66.16 612	1.62 559	2.34 569	13.96 583	6.25 586	6.95 552	18.07 591	8.81 568	19.18 584	6.82 552	2.96 516	26.87 607	19.93 598	0.00 1	0.42 375	0.00 1	0.03 362	0.40 533	0.99 452

SGM+DAISY	6.27 566	3.62 579	9.36 566	2.30 566	2.34 569	9.12 570	6.38 588	6.98 555	6.00 557	14.26 587	15.55 572	14.02 577	9.84 578	9.45 565	8.56 549	1.21 571	1.60 582	0.58 566	0.86 584	0.63 558	2.74 577

TorneroNet-64	16.11 602	6.82 595	6.11 524	14.13 601	12.13 603	28.42 609	6.47 589	20.35 599	38.01 611	12.80 584	27.88 605	35.94 607	16.83 595	20.38 601	16.77 590	10.33 603	2.60 601	19.45 607	2.86 597	14.63 603	9.33 605

AnyNet_C01	7.15 573	5.48 591	37.47 604	1.08 536	0.59 470	11.50 576	6.49 590	6.93 550	4.31 538	8.06 563	9.11 552	8.72 560	4.06 539	14.50 591	21.97 605	0.11 536	0.08 319	0.24 560	0.09 406	1.11 565	1.07 462

AnyNet_C32	4.41 549	3.74 580	15.17 587	0.48 428	0.51 450	5.99 548	6.52 591	5.30 469	2.72 498	6.86 555	3.66 505	5.21 536	3.19 524	7.42 534	19.54 596	0.08 531	0.04 292	0.20 556	0.09 406	0.67 561	0.76 414

DStereoFS	8.45 577	5.24 590	7.57 548	5.28 582	5.17 582	13.50 580	6.68 592	10.03 579	10.06 577	8.57 566	10.59 558	13.25 574	22.85 606	16.32 595	9.72 561	3.03 581	4.52 609	2.15 584	6.10 609	1.55 568	6.89 593

DStereoO	4.37 548	1.72 529	6.31 529	3.48 576	2.70 574	3.27 494	6.85 593	4.67 410	5.52 550	2.26 448	3.87 510	4.35 510	11.37 585	3.62 340	5.34 527	10.52 605	1.82 588	0.03 525	0.89 586	6.38 581	2.43 574

SAMSARA	4.31 545	1.94 543	7.80 553	1.96 565	1.40 551	10.65 574	7.35 594	7.17 558	4.49 541	8.27 564	3.58 503	10.58 568	3.75 533	7.87 547	6.66 540	0.01 454	1.09 538	0.00 1	0.23 497	0.26 489	1.19 474

WAO-6	11.65 590	2.71 564	4.73 479	7.69 587	7.28 592	17.41 589	7.45 595	20.43 600	38.14 612	10.13 575	19.37 586	27.36 599	12.38 588	13.35 588	13.26 580	4.38 582	2.43 596	10.51 598	0.03 362	9.00 585	4.96 587

notaker	18.29 604	22.89 608	10.13 568	18.52 606	14.64 607	17.81 591	7.48 596	20.77 601	24.37 597	21.91 604	27.45 603	39.00 609	20.06 605	20.53 602	21.90 604	12.54 609	2.81 606	25.96 612	6.03 608	19.60 608	11.37 607

MFN_U_SF_DS_RVC	3.61 529	3.47 573	9.32 565	0.19 314	0.30 408	13.80 581	7.49 597	5.15 452	3.95 535	3.06 496	3.94 513	4.60 515	1.20 441	8.49 557	2.79 489	0.70 563	1.22 563	0.04 531	0.84 581	0.50 543	1.23 477

LVE	11.75 592	3.56 577	5.48 513	10.38 595	8.28 596	22.54 598	7.53 598	17.01 593	32.01 605	9.26 572	23.28 597	23.43 594	9.72 576	11.79 585	7.81 545	10.09 599	2.62 603	11.07 600	0.59 572	11.18 597	7.44 597

ELAS	9.07 579	1.55 521	5.19 502	1.87 563	1.92 565	17.05 588	8.29 599	13.92 588	13.52 582	23.08 607	28.56 606	18.59 586	16.90 596	12.06 587	13.39 581	0.91 565	1.32 571	0.65 571	0.59 572	0.68 562	1.31 485
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
TorneroNet	16.83 603	6.92 596	6.68 538	14.15 602	12.07 602	27.63 608	8.39 600	21.53 605	37.64 610	14.70 590	32.94 610	33.55 605	18.95 604	19.68 600	20.80 602	10.39 604	2.61 602	19.77 608	3.45 598	15.42 604	9.28 604

MSC_U_SF_DS_RVC	5.48 562	3.14 570	10.56 570	0.47 420	0.29 396	24.98 604	8.65 601	6.24 530	9.96 576	4.38 530	8.16 547	8.42 559	2.44 503	9.46 566	6.27 537	1.11 568	1.70 585	0.33 561	0.47 562	1.16 566	1.35 487

MANE	15.61 601	2.70 563	7.19 542	3.43 575	5.19 583	21.44 597	9.54 602	24.27 611	29.58 602	33.72 611	42.10 614	42.08 612	32.55 611	24.60 603	20.72 601	1.46 575	2.17 591	1.34 576	4.60 601	0.49 541	3.04 580

KSHMR	14.93 600	8.30 598	8.52 562	15.54 604	13.01 604	17.62 590	10.36 603	19.39 598	30.53 603	19.03 594	22.15 594	28.32 601	9.61 575	16.44 596	10.96 570	10.98 608	3.74 608	21.96 610	4.87 604	16.79 605	10.39 606

DStereoSA	7.79 574	3.39 572	10.99 573	5.11 581	7.26 590	9.12 570	11.14 604	7.28 562	8.15 573	4.84 538	16.71 575	4.00 502	18.16 601	8.71 560	11.83 575	2.58 579	6.32 611	0.38 562	7.14 610	4.09 576	8.53 601

SGM-ForestM	14.25 596	3.00 568	8.67 564	2.38 568	1.88 564	24.45 603	11.87 605	19.27 597	21.66 593	30.68 609	29.79 609	46.58 613	28.97 609	27.26 609	21.22 603	1.14 570	1.67 584	0.61 570	0.89 586	0.51 544	2.50 575

ktn	19.65 606	19.61 605	8.27 560	22.99 610	17.38 609	23.89 600	11.97 606	24.83 612	34.40 609	19.19 596	27.37 602	32.56 602	18.29 602	16.52 597	18.28 593	22.43 612	3.70 607	29.28 613	10.90 612	19.65 609	11.59 608

ELAS_RVC	8.75 578	1.59 524	6.34 531	1.91 564	1.87 563	11.67 577	12.14 607	10.75 583	16.11 589	22.55 606	21.45 591	18.49 585	18.29 602	14.17 590	12.53 577	0.92 566	1.32 571	0.70 574	0.46 560	0.53 552	1.25 481
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
HanzoNet	30.55 612	30.82 611	24.44 595	22.40 609	19.25 611	25.74 606	14.00 608	29.76 613	40.45 613	43.57 614	44.15 615	55.63 615	46.26 616	43.79 615	45.27 614	28.35 613	9.71 612	30.23 614	16.18 614	23.20 612	17.85 612

PWCK	9.63 582	6.94 597	19.91 593	6.25 583	0.22 358	22.62 599	14.62 609	12.15 585	13.48 581	14.34 588	13.17 566	13.25 574	8.40 572	16.14 594	11.57 574	6.38 586	0.26 357	2.41 585	0.11 417	8.57 584	1.74 527

MultiAttention	6.52 569	0.19 152	1.72 157	1.21 541	1.55 558	44.52 613	15.97 610	6.84 547	2.09 448	3.23 503	8.12 546	6.32 544	0.38 346	27.80 610	4.55 521	0.13 541	0.01 242	0.66 572	0.79 579	2.04 574	2.21 570

BEATNet-Init1	19.30 605	9.61 600	39.48 605	3.09 574	2.67 573	39.40 612	17.68 611	23.58 609	25.88 598	38.63 612	37.63 613	50.99 614	33.56 613	30.54 611	24.44 609	1.09 567	1.51 580	0.60 569	0.88 585	1.81 571	2.89 578

UNDER WATER	20.50 607	13.77 603	33.30 599	20.84 608	14.55 606	30.38 610	19.68 612	17.23 594	34.25 608	21.44 603	18.98 582	38.38 608	31.61 610	25.31 604	22.42 607	10.71 607	2.76 604	19.90 609	4.92 605	17.87 607	11.76 609

JetBlue	14.57 599	6.38 594	35.83 602	0.95 526	7.05 589	51.27 614	22.93 613	16.51 591	9.78 574	11.72 579	17.82 578	27.82 600	17.62 599	33.31 613	20.36 600	0.35 557	0.18 343	0.15 554	0.25 513	5.36 578	5.74 588

UNDER WATER-64	20.90 608	11.73 602	33.74 600	20.56 607	13.88 605	34.56 611	24.71 614	16.81 592	33.52 607	22.54 605	17.10 576	40.14 611	33.68 614	25.46 605	23.75 608	10.68 606	2.78 605	18.70 606	4.60 601	17.07 606	12.03 610

DPSimNet_ROB	26.59 611	21.34 607	28.49 598	25.34 611	19.24 610	25.03 605	28.61 615	30.13 614	30.91 604	33.36 610	29.60 608	33.91 606	28.18 608	25.99 606	42.58 613	17.84 611	15.40 613	25.41 611	22.86 616	21.10 611	26.45 615

MADNet++	48.24 614	34.06 612	39.67 606	43.36 612	41.25 614	66.15 615	33.15 616	60.90 618	54.14 618	72.30 618	61.91 618	58.11 616	56.05 617	58.09 616	59.59 618	43.04 617	36.86 617	35.73 615	22.37 615	45.96 614	42.06 616

JetRed	35.17 613	40.12 613	62.92 610	15.92 605	26.66 612	70.02 616	42.94 617	32.33 615	33.48 606	46.29 615	45.31 616	39.98 610	26.04 607	38.73 614	56.93 617	12.90 610	37.58 618	13.38 601	9.53 611	30.41 613	21.91 614

TCMNet-wrong-test	56.22 615	78.99 620	72.25 615	90.96 621	89.48 622	78.49 617	72.37 618	39.00 616	14.38 583	41.21 613	51.80 617	58.54 617	34.50 615	64.15 618	52.16 616	38.24 616	6.03 610	46.87 619	41.01 617	83.24 625	70.77 622

HaxPig	97.67 627	99.63 627	91.79 619	99.82 635	99.96 630	88.42 620	87.25 619	98.22 627	99.89 628	99.93 632	99.96 629	99.95 632	99.86 629	96.37 626	92.57 626	99.96 637	99.98 630	99.99 631	99.99 631	99.99 639	99.91 631

RSGM-EC	80.77 622	55.06 616	43.00 607	74.67 619	80.18 620	84.58 618	88.01 620	87.69 622	89.52 622	86.67 623	95.66 624	81.86 620	75.31 619	73.26 619	70.49 619	91.64 624	97.30 624	85.27 623	90.29 624	83.19 623	81.73 624

acva	80.77 622	55.06 616	43.00 607	74.67 619	80.18 620	84.58 618	88.01 620	87.69 622	89.52 622	86.67 623	95.66 624	81.86 620	75.31 619	73.26 619	70.49 619	91.64 624	97.30 624	85.27 623	90.29 624	83.19 623	81.73 624

MEDIAN_ROB	96.88 625	99.41 625	98.74 625	94.82 624	94.30 625	93.21 622	90.85 622	95.70 626	94.83 625	97.65 628	97.67 626	98.31 627	96.57 627	94.60 625	93.95 627	99.78 636	98.28 627	99.99 631	99.90 630	99.50 632	99.57 629

AVERAGE_ROB	99.26 631	99.81 629	97.70 624	100.00 638	100.00 632	96.38 626	91.35 623	100.00 633	100.00 630	100.00 633	100.00 630	100.00 634	100.00 631	99.98 634	99.97 630	100.00 639	100.00 631	100.00 633	100.00 632	100.00 640	100.00 639

xxxxx1	76.86 619	82.53 621	93.06 621	61.86 614	67.25 616	95.91 623	95.20 624	75.90 619	81.13 619	82.69 620	86.70 620	89.27 622	87.62 621	85.18 622	86.89 622	55.21 619	54.91 619	60.27 620	72.48 621	60.77 617	62.32 618

tt_ll	76.86 619	82.53 621	93.06 621	61.86 614	67.25 616	95.91 623	95.20 624	75.90 619	81.13 619	82.69 620	86.70 620	89.27 622	87.62 621	85.18 622	86.89 622	55.21 619	54.91 619	60.27 620	72.48 621	60.77 617	62.32 618

ff	76.86 619	82.53 621	93.06 621	61.86 614	67.25 616	95.91 623	95.20 624	75.90 619	81.13 619	82.69 620	86.70 620	89.27 622	87.62 621	85.18 622	86.89 622	55.21 619	54.91 619	60.27 620	72.48 621	60.77 617	62.32 618

PML	88.69 624	99.49 626	92.95 620	94.34 623	94.09 624	98.57 627	96.73 627	93.58 624	94.50 624	99.57 631	91.07 623	95.40 626	91.48 624	99.96 633	90.33 625	99.98 638	31.85 616	100.00 633	46.15 618	93.62 627	70.14 621

USTest	75.14 618	57.36 618	55.45 609	73.00 618	70.00 619	99.79 629	99.94 628	98.40 628	99.13 626	94.09 625	97.89 627	78.40 619	95.15 626	75.23 621	76.52 621	48.90 618	79.65 623	38.93 617	52.82 620	56.53 615	55.56 617

test_example2	98.82 628	99.97 632	99.97 629	99.95 637	99.97 631	99.48 628	99.97 629	94.95 625	100.00 630	100.00 633	100.00 630	93.49 625	93.63 625	99.93 632	99.91 629	100.00 639	99.77 629	96.68 627	98.65 628	100.00 640	100.00 639

RAFT-FEzeroshot	99.93 634	100.00 633	100.00 632	99.70 631	100.00 632	100.00 630	100.00 630	100.00 633	100.00 630	100.00 633	100.00 630	100.00 634	100.00 631	100.00 635	100.00 634	99.08 631	100.00 631	100.00 633	100.00 632	99.96 633	99.94 632

RAFT-FE	99.93 634	100.00 633	100.00 632	99.70 631	100.00 632	100.00 630	100.00 630	100.00 633	100.00 630	100.00 633	100.00 630	100.00 634	100.00 631	100.00 635	100.00 634	99.08 631	100.00 631	100.00 633	100.00 632	99.96 633	99.94 632

FlowAnything	99.96 638	100.00 633	100.00 632	99.71 634	100.00 632	100.00 630	100.00 630	100.00 633	100.00 630	100.00 633	100.00 630	100.00 634	100.00 631	100.00 635	100.00 634	99.65 635	100.00 631	100.00 633	100.00 632	99.97 636	99.94 632

Selective-RAFT-Error	100.00 639	100.00 633	100.00 632	100.00 638	100.00 632	100.00 630	100.00 630	100.00 633	100.00 630	100.00 633	100.00 630	100.00 634	100.00 631	100.00 635	100.00 634	100.00 639	100.00 631	100.00 633	100.00 632	99.98 637	99.94 632

Anonymous_1	96.94 626	99.72 628	99.64 628	92.03 622	93.81 623	100.00 630	100.00 630	99.18 630	99.90 629	98.59 629	99.75 628	99.15 629	99.95 630	98.52 627	99.54 628	87.31 622	98.83 628	90.77 625	96.89 627	91.07 626	94.14 626

tt	68.57 617	0.18 121	99.50 627	50.44 613	14.99 608	100.00 630	100.00 630	100.00 633	99.70 627	28.28 608	12.01 564	99.97 633	98.67 628	99.55 628	99.99 631	89.99 623	98.19 626	46.13 618	51.48 619	60.62 616	21.71 613

CasAABBNet	99.93 634	100.00 633	100.00 632	99.70 631	100.00 632	100.00 630	100.00 630	100.00 633	100.00 630	100.00 633	100.00 630	100.00 634	100.00 631	100.00 635	100.00 634	99.08 631	100.00 631	100.00 633	100.00 632	99.96 633	99.94 632

LSM0	99.93 634	100.00 633	100.00 632	99.82 635	100.00 632	100.00 630	100.00 630	100.00 633	100.00 630	100.00 633	100.00 630	100.00 634	100.00 631	100.00 635	100.00 634	99.09 634	100.00 631	100.00 633	100.00 632	99.98 637	99.79 630

DPSMNet_ROB	99.43 633	99.92 630	99.98 630	96.44 628	100.00 632	100.00 630	100.00 630	99.82 632	100.00 630	95.92 626	100.00 630	99.26 630	100.00 631	99.77 629	99.99 631	98.36 630	100.00 631	99.86 628	100.00 632	99.38 630	99.98 638

DGTPSM_ROB	99.42 632	99.92 630	99.98 630	96.43 627	100.00 632	100.00 630	100.00 630	99.81 631	100.00 630	95.92 626	100.00 630	99.26 630	100.00 631	99.77 629	99.99 631	98.23 629	100.00 631	99.86 628	100.00 632	99.38 630	99.97 637

DPSM_ROB	99.05 629	100.00 633	100.00 632	95.92 625	98.77 628	100.00 630	100.00 630	100.00 633	100.00 630	100.00 633	100.00 630	100.00 634	100.00 631	100.00 635	100.00 634	93.10 626	100.00 631	100.00 633	100.00 632	95.46 628	97.74 627

DPSM	99.05 629	100.00 633	100.00 632	95.92 625	98.77 628	100.00 630	100.00 630	100.00 633	100.00 630	100.00 633	100.00 630	100.00 634	100.00 631	100.00 635	100.00 634	93.10 626	100.00 631	100.00 633	100.00 632	95.46 628	97.74 627

ccccc		94.50 624		100.00 638	100.00 632	92.07 621		98.68 629		98.61 630		98.54 628		99.86 631		100.00 639	100.00 631	99.91 630	99.55 629	100.00 640

Low-res two-view benchmark